head、info 和 describe
快速了解任意表格的三行代码
head、info 和 describe 是 CoddyKit 上的免费 Data Science Academy 课时。 这是第 3 节课,共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Data Science Academy 学习路径的一部分,你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
三思而后行
当一张新表到达时,三个方法可以帮助您快速进行首次查看。在开始任何分析之前,它们会告诉您数据是什么、类型是什么以及有多少数据。👀
head 显示顶部
head 方法会显示前五行,让您可以查看真实值,而不会因成千上万行内容淹没屏幕。
df.head()选择显示的行数
向 head 传入一个数字,可以控制预览大小。head(3) 会显示三行,非常适合快速查看宽表。
df.head(3)tail 显示底部
与它相对应的 tail 会显示最后几行。它非常适合检查排序或追加后的表是否确实以您预期的内容结尾。
df.tail()info 揭示结构
info 方法会报告列名、数据类型以及每列包含多少个非空值。它就像一张结构透视图。
df.info()及早发现缺失数据
在 info 的结果中,将每列的非空值数量与总行数进行比较。出现差值,就说明可能存在缺失数据。
留意数据类型
info 还会显示 dtypes。如果数字被存储为 object,通常意味着其中混入了文本或符号,您需要先清理它们,数学运算才能正常进行。
describe 汇总数字
describe 方法会在一张整洁的表中,一次性为每个数值列计算 count、mean、std、min、max 和四分位数。
df.describe()读取中心与离散程度
在 describe 的结果中,mean 表示中心位置,而 std 以及最小值到最大值的范围表示离散程度。它们共同勾勒出每列的分布特征。
也可以描述文本列
在 describe 中加入 include="object",即可描述文本列。您会得到计数、不重复值、出现最多的值及其出现次数。
df.describe(include="object")三行惯例
对于任何新表,依次运行 head、info 和 describe。这个惯例能让您在投入更深入的工作前,于几秒内了解整体情况。
快速检查
将每个方法与最适合它的任务进行匹配。
回顾:您的首次查看
使用 head 查看值,使用 info 了解结构,使用 describe 查看统计信息。三行代码,就能了解任何新表。🔍
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在浏览器中编写并运行真实代码,获得全天候 AI 导师的即时帮助,并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「head、info 和 describe」课时是免费的吗?
是的 — 「head、info 和 describe」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习(内置代码编辑器和全天候 AI 导师)并解锁 Data Science Academy 课程的其余内容,请升级到 CoddyKit PRO。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
「head、info 和 describe」这节课中我会学到什么?
快速了解任意表格的三行代码 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Data Science Academy,全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Data Science Academy 需要有经验吗?
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Data Science Academy 课程适合初学者到高级学习者,你可以从这里开始或从头开始,按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课,共 4 节。
「head、info 和 describe」课时需要多长时间?
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动,所以你能稳步进步,并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Data Science Academy 课中编写并运行代码吗?
能。每节 Data Science Academy 课都包含内置代码编辑器,你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码,并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- 行、列与索引
- 从头构建 DataFrame
- head、info 和 describe
- 添加、重命名和删除列