python中info用法例子

在Python中，info()函数通常用于显示对象的详细信息，例如在pandas库中查看DataFrame的概览。

Python中的info()函数通常与pandas库的DataFrame对象一起使用，用于查看DataFrame的基本信息，包括索引、数据类型和内存信息等。info()函数是一个非常实用的工具，可以帮助我们了解DataFrame的结构和其他重要信息。

基本用法

要使用info()函数，首先需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象，以下是一个简单的示例：

import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
df.info() 

运行上述代码，将输出以下信息：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):
    Column  Non-Null Count  Dtype
-- ----- ------------- -----
 0   A       3 non-null      int64
 1   B       3 non-null      int64
 2   C       3 non-null      int64
dtypes: int64(3)
memory usage: 392.0 bytes 

从输出信息中，我们可以看到DataFrame的索引范围、列名、非空值数量、数据类型以及内存使用情况。

自定义设置

info()函数还接受一些可选参数，以便我们可以自定义输出的信息，以下是一些常用的参数：

1、verbose：布尔值，默认为True，如果设置为False，则只显示索引、列名和非空值数量。

2、max_rows：整数，默认为None，用于限制输出的行数。

3、max_columns：整数，默认为None，用于限制输出的列数。

4、depth：整数，默认为None，用于限制输出的深度。

5、cache：布尔值，默认为True，如果设置为False，则不缓存结果。

以下是一个使用这些参数的示例：

df.info(verbose=False, max_rows=1, max_columns=1, depth=1, cache=False) 

其他相关函数

除了info()函数之外，还有一些其他与DataFrame相关的函数，可以帮助我们更好地了解DataFrame的结构和其他信息：

1、head()：显示前n行的数据，默认为5行。

2、tail()：显示后n行的数据，默认为5行。

3、describe()：显示数值型列的描述性统计信息，如计数、平均值、标准差等。

4、dtypes：显示每列的数据类型。

相关问题与解答

1、如何在pandas中查看DataFrame的前几行数据？

答：可以使用head()函数，如下所示：

df.head() 

2、如何查看DataFrame中数值型列的描述性统计信息？

答：可以使用describe()函数，如下所示：

df.describe() 

3、如何查看DataFrame中每列的数据类型？

答：可以使用dtypes属性，如下所示：

df.dtypes 

4、如果只想查看DataFrame的索引和列名，应该如何设置info()函数的参数？

答：可以将verbose参数设置为False，如下所示：

df.info(verbose=False)