pandas的汇总函数：head()函数和tail()函数

Series和DataFrame上存储了许多信息，但我们很多时候只需要获取其中的部分信息。当想要查看表的前几行或后几行时，可以使用head()函数和tail()函数，它们分别返回表或者序列的前n行和后n行信息，其中n默认为5：

In [41]:   df.head(2)

Out[41]:     School     Grade            Name  Gender  Height  Weight  Transfer
           0      A  Freshman    Gaopeng Yang  Female   158.9    46.0         N
           1      B  Freshman  Changqiang You    Male   166.5    70.0         N

In [42]:   df.tail(3)

Out[42]:       School       Grade             Name  Gender  Height  Weight  Transfer
           197      A      Senior   Chengqiang Chu  Female   153.9    45.0         N
           198      A      Senior    Chengmei Shen    Male   175.3    71.0         N
           199      D   Sophomore      Chunpeng Lv    Male   155.7    51.0         N

info()函数和describe()函数分别返回表的信息概况和表中数值列对应的主要统计量：

In [43]:   df.info()

Out[43]:   <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
           RangeIndex: 200 entries, 0 to 199
           Data columns (total 7 columns):
           #    Column    Non-Null Count  Dtype
          --------- -------------------
           0   School    200 non-null    object
           1   Grade     200 non-null    object
           2   Name      200 non-null    object
           3   Gender    200 non-null    object
           4   Height    183 non-null    float64
           5   Weight    189 non-null    float64
           6   Transfer  188 non-null    object
           dtypes: float64(2), object(5)
           memory usage: 11.1+ KB

In [44]:   df.describe()

Out[44]:              Height       Weight
           count  183.000000   189.000000
           mean   163.218033    55.015873
           std      8.608879    12.824294
           min    145.400000    34.000000
           25%    157.150000    46.000000
           50%    161.900000    51.000000
           75%    167.500000    65.000000
           max    193.900000    89.000000

注解

info() 和 describe() 只能实现对信息的初步汇总，如果想要对一个数据集进行更为全面且有效的观察，特别是在列较多的情况下，推荐使用 pandas-profiling包。