데이터 유형 및 DataFrame 열 정보를 얻으려면 info() 메소드를 사용하십시오. 별칭으로 필요한 라이브러리 가져오기 -
pandas를 pd로 가져오기;
3개의 열이 있는 DataFrame 만들기 -
dataFrame =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '아우디', 'BMW', '렉서스', '테슬라', '렉서스', '머스탱'],"장소":[' 델리','방갈로르','하이데라바드','찬디가르','푸네', '뭄바이', '자이푸르'],"단위":[100, 150, 50, 110, 90, 120, 80] })
DataFrame에 대한 데이터 유형 및 기타 정보 가져오기 -
dataFrame.info()
예시
다음은 코드입니다 -
pandas를 pd로 가져오기;# DataFramedataFrame =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang' ],"장소":['델리','방갈로르','하이데라바드','찬디가르','푸네', '뭄바이', '자이푸르'],"단위":[100, 150, 50, 110, 90 , 120, 80] })print"DataFrame ...\n",dataFrame# 열에서 고유 값 가져오기print"\n열에서 고유 값 ...\n",dataFrame['Car'].unique()print "\n열에서 고유한 값 계산 ...\n",dataFrame['Car'].nunique()# 데이터 유형 정보 인쇄 가져오기"\n 데이터 유형 정보 가져오기 ...\n",dataFrame.info() 출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
DataFrame ... Car Place Units0 BMW Delhi 1001 Audi Bangalore 1502 BMW Hyderabad 503 Lexus Chandigarh 1104 Tesla Pune 905 Lexus Mumbai 1206 Mustang Jaipur 80열에서 고유한 값 ...['BMW' 'Lexus'Audi'' ' 'Mustang']열에서 고유한 값 계산 ...5데이터 유형 정보 가져오기 ...RangeIndex:7개 항목, 0 ~ 6데이터 열(총 3개 열):Car 7 null이 아닌 objectPlace 7 null이 아닌 objectUnits 7 non- null int64dtypes:int64(1), object(2) 메모리 사용량:240.0+ bytesNone