DataFrame——数据检查

阿雷边学边教python数据分析第3期——pandas与numpy

数据表通常较大，无法一目了然地看清数据的整体概况，因此我们需要通过一些方法来获得数据的整体信息，好对数据表有个整体的了解。

示例文件：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("pokemon_data.csv",encoding="gbk")

1.查看前5行和后5行

df.head()
df.head(10)
df.tail()
df.tail(8)

2.查看列名

df.columns

3.查看索引

df.index

4.查看行列数

df.shape

5.查看数据格式

• 数据表中所有的数据类型
  df.dtypes

• 某一列的数据类型
  df["Name"].dtypes

6.查看空值

df.isnull()
显示True的就是空值，也即是缺失值

7.查看数据表信息

df.info()

8.查看唯一值

df["Name"].unique()