使用Dataframe.info()顯示空值與類型信息
Dataframe.info()顯示空值與類型信息
使用Dataframe.info()默認不帶參數(shù)只顯示摘要信息

如果想顯示空值信息與類型信息
testData.info(verbose = True, null_counts=True)
其中verbose代表是否顯示類型信息,null_counts代表是否顯示空值統(tǒng)計信息。
這兩個參數(shù)在探索性分析中非常有用。

然后推薦使用missingno包進行缺失值的可視化。
將DataFrame.info()存儲為變量
日常工作中,通常使用它來查看數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計信息(如索引、列數(shù)、列名、數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)類型、缺失值、內(nèi)存等)
其語法結(jié)構(gòu)如下:
DataFrame.info(verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None)
問題
在使用中,想將其輸出的統(tǒng)計信息作為一個變量存儲,并且運行時,不打印出來(該函數(shù)默認是將統(tǒng)計信息打印出來)
處理
可通過設(shè)置參數(shù)buf來滿足需求,實例如下:
存儲為字符串
import pandas as pd
# 構(gòu)建數(shù)據(jù)集
int_values = [1, 2, 3, 4, 5] # 整數(shù)
text_values = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'epsilon'] # 字符串
float_values = [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0] # 浮點
df = pd.DataFrame({"int_col": int_values, "text_col": text_values, "float_col": float_values})
# 存儲為字符串
import io
buf = io.StringIO() # 創(chuàng)建一個StringIO,便于后續(xù)在內(nèi)存中寫入str
df.info(buf=buf) # 寫入
s = buf.getvalue() # 讀取總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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