Pandas dataframe.info()函数

Pandas dataframe.info()函数的作用是获取一个简洁的dataframe摘要。当对数据进行探索性分析时，它非常方便。为了快速浏览数据集，我们使用dataframe.info()函数。

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

参数:

verbose:是否打印完整的摘要信息。None遵循display.max_info_columns设置。True或False覆盖显示.max_info_columns设置。

Buf:可写缓冲区，默认为sys.stdout

max_cols:确定打印完整摘要还是简短摘要。None遵循display.max_info_columns设置。

memory_usage:指定是否显示DataFrame元素(包括索引)的总内存使用量。None遵循display.memory_usage设置。True或False覆盖显示.memory_usage设置。’ deep ‘的值相当于True，具有深度内省功能。内存使用以人类可读的单位(base-2表示)表示。

null_counts:是否显示非空计数。如果None，则仅显示帧是否小于max_info_rows和max_info_columns。如果为True，则总是显示计数。如果是False，永远不要显示计数。

示例1

使用info()函数打印dataframe的完整摘要。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
 
# Print the dataframe
df

让我们打印dataframe的完整摘要。

# to print the full summary
df.info()

输出:

正如我们在输出中看到的，summary包含所有columns的列表，其中包含它们的数据类型和每个列中的非空值的数量。我们还为索引轴提供了rangeindex的值。

示例2

使用info()函数打印dataframe的简短摘要

注意:为了打印简短的摘要，我们可以使用verbose参数并将其设置为False。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
 
# Print the short summary of the
# dataframe by setting verbose = False
df.info(verbose = False)

输出:

正如我们在输出中看到的，摘要是非常简洁和简短的。当我们在dataframe中有1000个属性时，它是很有用的。

示例3

使用info()函数打印dataframe的完整摘要，并排除null计数。

注意:为了打印完整的摘要，并排除null计数，我们可以使用null-counts参数并将其设置为false。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
 
# Print the full summary of the dataframe
# with null count excluded
df.info(verbose = True, null_counts = False)

输出:

正如我们在输出中看到的，摘要是完整的，但不包括空计数。