knaka Tech-Blog

AI, IoT, DIYエレクトロニクス, データサイエンスについて投稿予定です。

pandas info()


index:

.info()

dataFrame についての、情報が表示できます。

importしておきます

#
import numpy as np
import numpy.random as random
import scipy as sp
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

データの定義

#
#
a1 = {  'ID':['11','12','13', '14' ]
        ,'num1':[ 101 ,102,103 , 101]
        ,'num2':[ 201 ,202,203 ,204 ]
        ,'num3':[ 301 ,302,303 ,304 ]
        }

frame1 = DataFrame(a1 )
print(frame1 )

結果:

   ID  num1  num2  num3
0  11   101   201   301
1  12   102   202   302
2  13   103   203   303
3  14   101   204   304

info() 実行

frame1.info()

結果:
null 判定, 型の表示ができます。

#
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 4 columns):
ID      4 non-null object
num1    4 non-null int64
num2    4 non-null int64
num3    4 non-null int64
dtypes: int64(3), object(1)
memory usage: 148.0+ bytes

mean

平均値、 num1 の平均を出力します。

#
# 平均値
print( frame1.num1.mean())

結果:

#
101.75

median()

中央値

# 中央値
print( frame1.num1.median())

結果:

101.5

mode()

最頻値:出現する頻度が多い値

print(frame1.num1.mode())

結果:

0    101
dtype: int64

describe()

要約統計量 の表示

#
a1 =frame1.describe()
print(a1 )

結果:

             num1        num2        num3
count    4.000000    4.000000    4.000000
mean   101.750000  202.500000  302.500000
std      0.957427    1.290994    1.290994
min    101.000000  201.000000  301.000000
25%    101.000000  201.750000  301.750000
50%    101.500000  202.500000  302.500000
75%    102.250000  203.250000  303.250000
max    103.000000  204.000000  304.000000

出力内容:

データ数
平均値
標準偏差
最小値
第一四分位数
第二四分位数
第三四分位数
最大値