head/tail/info/describe का उपयोग
Analyse करने से पहले एक table देखने के लिए चार quick commands।
In this page:
Syntax
df.head(n)
df.tail(n)
df.info()
df.describe()head/tail/info/describe
head और tail rows preview करते हैं, info column names, non-null counts, और dtypes print करता है, और describe numeric columns के लिए summary statistics देता है। हर column describe करने के लिए include="all" इस्तेमाल करें। एक नए dataset पर हमेशा पहले ये चलाएँ।
Note:
info() missing values और wrong dtypes spot करने का सबसे fast तरीका है।
उदाहरण: head/tail/info/describe
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, 4], "b": [10.5, None, 30.5, 40.5]})
print(df.head(2))
df.info()
print(df.describe())
# Output:
# a b
# 0 1 10.5
# 1 2 NaN
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
# Data columns (total 2 columns):
# # Column Non-Null Count Dtype
# --- ------ -------------- -----
# 0 a 4 non-null int64
# 1 b 3 non-null float64
# dtypes: float64(1), int64(1)
# memory usage: 196.0 bytes
# a b
# count 4.000000 3.000000
# mean 2.500000 27.166667
# std 1.290994 15.275252
# min 1.000000 10.500000
# 25% 1.750000 20.500000
# 50% 2.500000 30.500000
# 75% 3.250000 35.500000
# max 4.000000 40.500000Related Topics
{# common_mistakes/chapter_summary/browser_support: on Hindi pages the
view already swaps in the hi_ translation fields (or blanks these
out if untranslated), so this renders correctly for both languages
without a lang_code check here. #}
आम गलतियां
- data का पहला look skip करना
- count check किए बिना describe पढ़ना
- यह भूल जाना कि describe default से text ignore करता है
चैप्टर सारांश
- head और tail rows preview करते हैं
- info dtypes और non-nulls दिखाता है
- describe numbers summarize करता है
- include="all" text cover करता है
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