🐯猫头虎分享 Python 知识点：pandas–info()函数用法

摘要

pandas 是 Python 数据分析中最常用的库之一。本文将详细介绍 pandas.info() 函数的用法，并通过代码示例展示如何使用该函数获取数据框的基本信息。无论你是数据分析小白还是大佬，这篇文章都将为你提供有价值的参考。

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背景

在数据分析过程中，我们经常需要了解数据框的结构和基本信息。pandas 提供了多种工具来帮助我们完成这一任务，其中 info() 函数就是一个非常有用的工具。

引言

pandas.info() 函数是 pandas 库中的一个方法，用于快速了解 DataFrame 的基本信息，包括索引类型、列数、非空值计数和数据类型等。这对于数据预处理和分析非常重要。

正文

1. 基本用法

DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None)

info() 函数的基本语法如上。下面是每个参数的详细解释：

• verbose：布尔值，决定是否显示所有列的信息。
• buf：文件、字符串或缓冲区，输出信息将被写入其中。
• max_cols：整数，指定显示信息的最大列数。
• memory_usage：布尔值，决定是否显示内存使用情况。
• null_counts：布尔值，决定是否显示空值计数。

2. 代码示例

下面是一个实际的代码示例，展示了如何使用 info() 函数。

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
    'Age': [25, 30, 35, 40],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用 info() 函数
df.info()

运行上述代码后，输出将类似于：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   Name    4 non-null      object
 1   Age     4 non-null      int64 
 2   City    4 non-null      object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 224.0+ bytes

3. 详细参数分析

3.1 verbose 参数

verbose 参数决定是否显示所有列的信息。当数据框有大量列时，默认情况下 info() 可能不会显示所有列。将 verbose 设置为 True 可以强制显示所有列的信息。

df.info(verbose=True)

3.2 memory_usage 参数

memory_usage 参数决定是否显示数据框的内存使用情况。这对于处理大数据集时非常有用。

df.info(memory_usage=True)

3.3 null_counts 参数

null_counts 参数在 pandas 1.0.0 版之后被弃用。它决定是否显示每列的空值计数。

4. 使用场景

info() 函数特别适合在数据探索阶段使用。通过快速了解数据框的基本信息，数据分析师可以更好地理解数据的结构和质量，从而进行更有效的预处理和分析。

QA 环节

Q1: 如何只显示部分列的信息？

A1: 可以使用 max_cols 参数来限制显示的列数。例如：

df.info(max_cols=2)

Q2: 如何将 info() 的输出写入文件？

A2: 可以使用 buf 参数，将输出重定向到文件：

with open('info_output.txt', 'w') as f:
    df.info(buf=f)

小结

本文详细介绍了 pandas.info() 函数的用法和参数，并通过代码示例展示了其实际应用。pandas 是数据分析中不可或缺的工具，掌握其基本方法对于数据处理非常重要。

参考资料

• pandas 官方文档
• CSDN

总结

通过本文的学习，我们了解了 pandas.info() 函数的详细用法和参数设置。这是一个非常有用的工具，可以帮助我们快速获取数据框的基本信息，从而更好地进行数据分析和处理。

未来展望

在未来的文章中，我们将继续探讨 pandas 库的其他重要功能和方法，帮助大家更深入地掌握数据分析技能。

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