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(rèn)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(jì)信息。
這兩個(gè)參數(shù)在探索性分析中非常有用。
然后推薦使用missingno包進(jìn)行缺失值的可視化。
將DataFrame.info()存儲(chǔ)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(jì)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(jì)信息作為一個(gè)變量存儲(chǔ)，并且運(yùn)行時(shí)，不打印出來（該函數(shù)默認(rèn)是將統(tǒng)計(jì)信息打印出來）
處理
可通過設(shè)置參數(shù)buf來滿足需求，實(shí)例如下：
存儲(chǔ)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(diǎn)
df = pd.DataFrame({"int_col": int_values, "text_col": text_values, "float_col": float_values})
# 存儲(chǔ)為字符串
import io
buf = io.StringIO() # 創(chuàng)建一個(gè)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(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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