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pandas库中的df.info()方法是一个非常有用的工具，用于快速查看DataFrame的概览信息。参数不多，也基本不需要修改，但它提供的信息对于数据分析和预处理阶段非常有帮助。

基本用法

df.info()

参数

• verbose (bool, 默认为True，一般不需要修改):

  • 当设置为True时，输出详细的DataFrame信息，包括每列的非空值数量、数据类型等。
  • 当设置为False时，输出被简化，只显示内存使用情况、列数和行数。

• buf (writable buffer-like object, 可选,一般用不到):

  • 如果提供，输出将被写入这个对象而不是打印到标准输出。这对于捕获输出到字符串或文件中很有用。
  • 例如，可以使用StringIO对象来捕获输出：

    from io import StringIO
    import pandas as pd# 创建一个示例DataFrame
    data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
    df = pd.DataFrame(data)# 创建一个StringIO对象
    output = StringIO()# 将info()的输出写入StringIO对象
    df.info(buf=output)# 获取输出内容
    info_content = output.getvalue()
    print(info_content)
    

• max_cols (int, 可选):

  • 指定要显示的列的最大数量。如果DataFrame的列数超过这个值，则只显示前max_cols列的信息，其余列的信息将被省略，并在输出中注明。
  • 默认为None，表示显示所有列的信息。

• memory_usage (str or bool, 可选):

  • 控制是否显示内存使用情况以及显示的详细程度。
    • True或'deep'：显示DataFrame元素占用的内存（可能较慢，因为需要深入检查每个元素）。
    • False或'shallow'：仅显示对象本身的内存占用（不包括元素）。
    • 默认为'deep'。

• null_counts (bool, 默认为True，一般不需要修改):

  • 当设置为True时，显示每列的非空值数量。
  • 当设置为False时，不显示每列的非空值数量。

输出内容

df.info()的输出通常包括：

• DataFrame的形状（行数，列数）
• 每列的非空值数量（如果null_counts=True）
• 每列的数据类型
• 内存使用情况

示例

import pandas as pd# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用df.info()查看DataFrame信息
df.info()

输出示例：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 3 columns):#   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 0   Name    3 non-null      object1   Age     3 non-null      int64 2   City    3 non-null      object
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 200.0+ bytes

总结

df.info()方法是一个快速了解DataFrame结构和内容的好工具。尽管它的参数不多，但通过这些参数可以灵活地调整输出信息的详细程度，以满足不同的需求。