Pandas - วิเคราะห์ DataFrames
กำลังดูข้อมูล
วิธีหนึ่งที่ใช้มากที่สุดในการดูภาพรวมอย่างรวดเร็วของ DataFrame คือhead()วิธีการ
วิธี การhead()ส่งคืนส่วนหัวและจำนวนแถวที่ระบุ โดยเริ่มจากด้านบนสุด
ตัวอย่าง
รับภาพรวมโดยย่อโดยการพิมพ์ 10 แถวแรกของ DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head(10))
ในตัวอย่างของเรา เราจะใช้ไฟล์ CSV ชื่อ 'data.csv'
ดาวน์โหลดdata.csvหรือเปิด data.csvในเบราว์เซอร์ของคุณ
หมายเหตุ:หากไม่ระบุจำนวนแถวhead()วิธีการจะคืนค่าแถวบนสุด 5 แถว
ตัวอย่าง
พิมพ์ 5 แถวแรกของ DataFrame:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
นอกจากนี้ยังมีtail()วิธีการดู
แถว สุดท้ายของ DataFrame
เมธอดส่งคืน ส่วนtail()หัวและจำนวนแถวที่ระบุ โดยเริ่มจากด้านล่างสุด
ตัวอย่าง
พิมพ์ 5 แถวสุดท้ายของ DataFrame:
print(df.tail())
ได้รับการรับรอง!
$10 ลงทะเบียน
ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล
ออบเจ็กต์ DataFrames มีเมธอดที่เรียกว่าinfo()ซึ่งให้ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับชุดข้อมูล
ตัวอย่าง
พิมพ์ข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูล:
print(df.info())
ผลลัพธ์
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 169 entries, 0 to 168
Data columns (total 4 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Duration 169 non-null int64
1 Pulse 169 non-null int64
2 Maxpulse 169 non-null int64
3 Calories 164 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(3)
memory usage: 5.4 KB
None
อธิบายผลลัพธ์
ผลลัพธ์บอกเราว่ามี 169 แถวและ 4 คอลัมน์:
RangeIndex: 169 entries, 0 to 168 Data columns (total 4 columns):
และชื่อของแต่ละคอลัมน์ด้วยชนิดข้อมูลดังนี้
# Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Duration 169 non-null int64 1 Pulse 169 non-null int64 2 Maxpulse 169 non-null int64 3 Calories 164 non-null float64
ค่าว่าง
วิธี การinfo()นี้ยังบอกเราว่าแต่ละคอลัมน์มีค่าที่ไม่ใช่ Null จำนวนเท่าใด และในชุดข้อมูลของเรา ดูเหมือนว่าจะมีค่าที่ไม่ใช่ค่า Null 164 จาก 169 ค่าในคอลัมน์ "แคลอรี่"
ซึ่งหมายความว่ามี 5 แถวที่ไม่มีค่าเลยในคอลัมน์ "แคลอรี่" ไม่ว่าจะด้วยเหตุผลใดก็ตาม
ค่าว่างหรือค่า Null อาจไม่ดีเมื่อวิเคราะห์ข้อมูล และคุณควรพิจารณาลบแถวที่มีค่าว่างออก นี่คือขั้นตอนสู่สิ่งที่เรียกว่าข้อมูลการทำความสะอาดและคุณจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งนั้นในบทต่อไป