分析每一列
快速查看类型、范围和唯一值数量
分析每一列 是 CoddyKit 上的免费 Data Science Academy 课时。 这是第 2 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。
先了解每一列
在进行复杂分析之前，先熟悉每个字段。数据概览指的是逐一了解每列的类型、范围和特点。🔍
从 info 开始
一次调用就能快速显示列名、计数和数据类型。DataFrame 加载后立即运行 info，即可查看它的基本结构。
df.info()检查数据类型
以文本形式存储的数字会悄无声息地破坏计算。读取每列的 dtype，可以告诉您在分析前哪些列需要转换。
df.dtypes数字与类别
请根据列的类型处理它们。数值字段适合计算平均值和范围，而类别字段适合统计每个标签出现的次数。
使用 describe 了解数字
对于数值列，一次调用就能汇总计数、平均值、最小值和四分位数。使用 describe 可以快速发现不可能的数值。
df.describe()统计不同值的数量
一列中有多少个不同的值？nunique 可以用一个数字区分 ID 列和只有少数类别的列。
df.nunique()使用 value_counts 了解类别
要概览标签列，请统计每个值出现的次数。value_counts 可以同时显示最常见的类别和意外出现的拼写错误。
df["plan"].value_counts()尽早查找缺失值
列中的空缺会影响数据的可信度。按列统计空值，可以在依赖数据之前发现数据稀疏的位置。
df.isna().sum()检查范围是否合理
请确认每个最小值和最大值是否合理。负数年龄或未来日期都是数据概览阶段需要发现的危险信号。
查看实际行数据
汇总信息会隐藏数据的细节，因此也要查看实际示例。快速获取一些行的样本，可以发现仅靠数字无法识别的格式问题。
df.sample(5)建立列清单
为每列写下一行备注：它的含义、类型以及存在的问题。这份清单会成为之后每一步分析的地图。
快速检查
您想要知道标签列中每个类别出现的频率。
回顾：了解每一列
现在，您会使用 info、describe、nunique 和 value_counts 进行概览，然后检查空值和范围。这份清单为后续分析打下了基础。✅
常见问题解答
「分析每一列」课时是免费的吗？
是的 — 「分析每一列」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。
「分析每一列」这节课中我会学到什么？
快速查看类型、范围和唯一值数量 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 2 节课，共 4 节。
「分析每一列」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。