Дослідження Набору Даних
У бібліотеці pandas
існує зручний метод info()
, який надає базову інформацію про набір даних.
12345import 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)
Цей метод відображає кількість рядків і стовпців у DataFrame, а також назву та тип даних кожного стовпця. Наприклад, у df
міститься 20 рядків і 5 стовпців.
Щоб визначити кількість рядків у DataFrame
, використовуйте функцію len()
, як показано в прикладі нижче:
length = len(df)
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame
з назвою wine_data
.
- Отримайте більш детальну інформацію про цей набір даних і збережіть результат у змінній
information
.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What other methods can I use to explore a DataFrame in pandas?
Can you explain what each part of the info() output means?
How can I view the first few rows of the DataFrame?
Awesome!
Completion rate improved to 3.03
Дослідження Набору Даних
Свайпніть щоб показати меню
У бібліотеці pandas
існує зручний метод info()
, який надає базову інформацію про набір даних.
12345import 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)
Цей метод відображає кількість рядків і стовпців у DataFrame, а також назву та тип даних кожного стовпця. Наприклад, у df
міститься 20 рядків і 5 стовпців.
Щоб визначити кількість рядків у DataFrame
, використовуйте функцію len()
, як показано в прикладі нижче:
length = len(df)
Swipe to start coding
Вам надано DataFrame
з назвою wine_data
.
- Отримайте більш детальну інформацію про цей набір даних і збережіть результат у змінній
information
.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single