Summary  
This chapter covers how to introspect a pandas DataFrame using methods like info() to retrieve its shape, column names, data types, non-null counts, and memory usage, and how to determine its number of rows using len().

General domain of usage  
Data analysis

In `pandas` gibt es eine praktische Methode namens `info()`, die grundlegende Informationen über einen Datensatz bereitstellt.

Watch this video for a step-by-step walkthrough on exploring a dataset with pandas. You'll see how to use the info() method to quickly understand the structure of your data, including the number of rows and columns, column names, and data types. This visual guide will reinforce how to efficiently inspect any DataFrame in your analysis workflow.

import pandas as pd
# It's a dataframe
df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a43d24b6-df61-4e11-9c90-5b36552b3437/example.csv')
info = df.info()
print(info)

Diese Methode zeigt die Anzahl der Zeilen und Spalten im DataFrame sowie die Namen und Datentypen der einzelnen Spalten an. Zum Beispiel enthält `df` **20** Zeilen und **5** Spalten.

Um die Länge eines `DataFrame` zu bestimmen, verwenden Sie die Funktion `len()`, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

```python
length = len(df)
```

import unittest
import importlib
import pandas as pd
from io import StringIO
import re


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):

    def test_information_is_declared(self):
        import user_code
        _dynamic_test(
            self,
            hasattr(user_code, 'information'),
            "The `information` variable is declared.",
            "Expected `information` to be declared."
        )

    def test_info_method_is_used(self):
        with open('user_code.py', 'r') as file:
            user_code_source = file.read()

        _dynamic_test(
            self,
            re.search(r'\.info\s*\(', user_code_source),
            "The `info()` method is used.",
            "Expected the `info()` method to be used."
        )


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

test_main.py

Pandas ist eine äußerst benutzerfreundliche Bibliothek für die Datenanalyse. Sie ist zudem darauf ausgelegt, große Datensätze mithilfe von Datenstrukturen wie DataFrame und Series zu verarbeiten. Dadurch ist sie ein unverzichtbares Werkzeug für Data Science. In diesem Leitfaden lernen Sie verschiedene statistische Funktionen kennen, einschließlich der Ermittlung von Korrelationen, Modalwerten, Mediane sowie maximalen und minimalen Werten innerhalb eines Datensatzes. Sie erfahren außerdem, wie fehlende Werte behandelt und spezifische Werte manipuliert sowie entfernt werden können.

Tauchen Sie ein in die Grundlagen der pandas-Bibliothek. Erstellung und Manipulation von Series und DataFrames, Untersuchung ihrer Struktur sowie Aufbau von Sicherheit bei der Durchführung grundlegender Datenoperationen.

Erlernen Sie das Laden und Verwalten von Daten aus CSV- und TXT-Dateien. Sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Importieren von Datensätzen und deren Vorbereitung für die weitere Analyse mit den Werkzeugen von pandas.

Erlernen Sie das effektive Erkunden, Bereinigen und Zusammenfassen von Daten. Verstehen Sie den Umgang mit fehlenden Werten, das Gewinnen von Erkenntnissen und das Durchführen grundlegender statistischer Operationen mit pandas.

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