python中的info方法,python中info函數的作用

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• 1、python中如何將表中的數據做成一張表,然後再從中取出數據？
• 2、在python中self.info()。是什麼意思,怎麼用的
• 3、python數據分析幹什麼
• 4、怎樣用 Python 進行數據分析？

python中如何將表中的數據做成一張表,然後再從中取出數據？

第一部分是生成數據表，常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據。 Excel 中的文件菜單中提供了獲取外部數據的功能，支持數據庫和文本文件和頁面的多種數據源導入。

獲取外部數據

python 支持從多種類型的數據導入。在開始使用 python 進行數據導入前需要先導入 pandas 庫，為了方便起見，我們也同時導入 numpy 庫。

1 import numpy as np

2 import pandas as pd

導入數據表

下面分別是從 excel 和 csv 格式文件導入數據並創建數據表的方法。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱，索引列，數據格式等等。感興趣的朋友可以參考 pandas 的

官方文檔。

1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))

2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))

創建數據表

另一種方法是通過直接寫入數據來生成數據表，excel 中直接在單元格中輸入數據就可以，python 中通過下面的代碼來實現。生成數據表的函數是 pandas 庫中的 DateFrame 函數，數據表一共有 6 行數據，每行有 6 個字段。在數據中我們特意設置了一些 NA 值和有問題的字段，例如包含空格等。後面將在數據清洗步驟進行處理。後面我們將統一以 DataFrame 的簡稱 df 來命名數據表。

1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],

2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),

3 ‘city’:[‘Beijing ‘, ‘SH’, ’ guangzhou ‘, ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, ‘BEIJING ‘],

4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],

5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],

6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},

7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])

這是剛剛創建的數據表，我們沒有設置索引列，price 字段中包含有 NA 值，city 字段中還包含了一些臟數據。

數據表檢查

python 中處理的數據量通常會比較大，所以就需要我們對數據表進行檢查。比如我們之前的文章中介紹的紐約出租車數據和 Citibike 的騎行數據，數據量都在千萬級，我們無法一目了然的了解數據表的整體情況，必須要通過一些方法來獲得數據表的關鍵信息。數據表檢查的另一個目的是了解數據的概況，例如整個數據表的大小，所佔空間，數據格式，是否有空值和重複項和具體的數據內容。為後面的清洗和預處理做好準備。

數據維度(行列)

Excel 中可以通過 CTRL 向下的光標鍵，和 CTRL 向右的光標鍵來查看行號和列號。Python 中使用 shape 函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數，函數返回的結果(6,6)表示數據表有 6 行，6 列。下面是具體的代碼。

1 #查看數據表的維度

2 df.shape

3 (6, 6)

數據表信息

使用 info 函數查看數據表的整體信息，這裡返回的信息比較多，包括數據維度，列名稱，數據格式和所佔空間等信息。

1 #數據表信息

2 df.info()

4 class ‘pandas.core.frame.DataFrame’

5 RangeIndex: 6 entries, 0 to 5

6 Data columns (total 6 columns):

7 id 6 non-null int64

8 date 6 non-null datetime64[ns]

9 city 6 non-null object

10 category 6 non-null object

11 age 6 non-null int64

12 price 4 non-null float64

13 dtypes: datetime64ns, float64(1), int64(2), object(2)

14 memory usage: 368.0 bytes

查看數據格式

Excel 中通過選中單元格並查看開始菜單中的數值類型來判斷數據的格式。Python 中使用 dtypes 函數來返回數據格式。

Dtypes 是一個查看數據格式的函數，可以一次性查看數據表中所有數據的格式，也可以指定一列來單獨查看。

1#查看數據表各列格式

2df.dtypes

3

4id int64

5date datetime64[ns]

6city object

7category object

8age int64

9price float64

10dtype: object

11

12#查看單列格式

13df[‘B’].dtype

14

15dtype(‘int64’)

查看空值

Excel 中查看空值的方法是使用“定位條件”功能對數據表中的空值進行定位。“定位條件”在“開始”目錄下的“查找和選擇”目錄中。

Isnull 是 Python 中檢驗空值的函數，返回的結果是邏輯值，包含空值返回 True，不包含則返回 False。可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查。

df_isnull

1#檢查特定列空值

2df[‘price’].isnull()

3

40 False

51 True

62 False

73 False

84 True

95 False

10Name: price, dtype: bool

查看唯一值

Excel 中查看唯一值的方法是使用“條件格式”對唯一值進行顏色標記。Python 中使用 unique 函數查看唯一值。

Unique 是查看唯一值的函數，只能對數據表中的特定列進行檢查。下面是代碼，返回的結果是該列中的唯一值。類似與 Excel 中刪除重複項後的結果。

1 #查看 city 列中的唯一值

2 df[‘city’].unique()34array([‘Beijing ‘, ‘SH’, ’ guangzhou ‘, ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, ‘BEIJING ‘], dtype=object)

查看數據表數值

Python 中的 Values 函數用來查看數據表中的數值。以數組的形式返回，不包含表頭信息。

1#查看數據表的值

2df.values

3

4array([[1001, Timestamp(‘2013-01-02 00:00:00’), ‘Beijing ‘, ‘100-A’, 23,

5 1200.0],

6 [1002, Timestamp(‘2013-01-03 00:00:00’), ‘SH’, ‘100-B’, 44, nan],

7 [1003, Timestamp(‘2013-01-04 00:00:00’), ’ guangzhou ‘, ‘110-A’, 54,

8 2133.0],

9 [1004, Timestamp(‘2013-01-05 00:00:00’), ‘Shenzhen’, ‘110-C’, 32,

10 5433.0],

11 [1005, Timestamp(‘2013-01-06 00:00:00’), ‘shanghai’, ‘210-A’, 34,

12 nan],

13 [1006, Timestamp(‘2013-01-07 00:00:00’), ‘BEIJING ‘, ‘130-F’, 32,

14 4432.0]], dtype=object)

查看列名稱

Colums 函數用來單獨查看數據表中的列名稱。

1 #查看列名稱

2 df.columns

3

4 Index([‘id’, ‘date’, ‘city’, ‘category’, ‘age’, ‘price’], dtype=‘object’)

查看前 10 行數據

Head 函數用來查看數據表中的前 N 行數據，默認 head()顯示前 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看前 3 行的數據。

1#查看前 3 行數據“df.head(“3“)

Tail 行數與 head 函數相反，用來查看數據表中後 N 行的數據，默認 tail()顯示後 10 行數據，可以自己設置參數值來確定查看的行數。下面的代碼中設置查看後 3 行的數據。

1#查看最後 3 行df.tail(3)

在python中self.info()。是什麼意思,怎麼用的

info是類中自定義的一個方法，self.info()表示在類的其他實例方法中調用這個方法。

python數據分析幹什麼

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函數來查看數據表的整體信息，使用dtype函數來返回數據格式;lsnull是Python中檢驗空值的函數，可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。

第二、數據清洗

Python可以進行數據清洗，Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充;Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_duplicates函數刪除重複值，replace函數實現數據替換。

第三、數據提取

進行數據提取時，主要使用三個函數：loc、iloc以及ix。Loc函數按標籤進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提取數據之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函數配合使用。

第四、數據篩選

Python數據分析還可以進行數據篩選，Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。使用的主要函數是groupby和pivot_table;groupby是進行分類匯總的函數，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。

怎樣用 Python 進行數據分析？

做數據分析，首先你要知道有哪些數據分析的方法，然後才是用Python去調用這些方法

那Python有哪些庫類是能做數據分析的，很多，pandas，sklearn等等

所以你首先要裝一個anaconda套件，它包含了幾乎所有的Python數據分析工具，

之後再學怎麼分析。