数据情况查看

• 预览数据前n行
  Python中预览数据可以使用head()函数，该函数默认展示前5行。

# 查看数据前2行
df.head(2)

• 查看数据末尾n行
  可以使用tail()函数，查看数据末尾n行的数据，该函数默认展示5行

# 查看数据前2行
df.tail(2)

• 获取数据表的行列数量
  在Python中获取数据表的行列数量，可以通过shape方法

# 获取表格的行列
df.shape

• 获取数据表的数据类型
  获取数据表的数据类型，可以使用info()方法。

# 查看数据类型
df.info()


# 返回了所有列的数据类型
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 4 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   功能      6 non-null      object
 1   关键字     6 non-null      object
 2   说明      6 non-null      object
 3   备注      1 non-null      object
dtypes: object(4)
memory usage: 320.0+ bytes
'''

• 获取数据的分布情况
  获取数据的分布情况可以用describe()方法。

返回数据的分布情况
df.describe()

'''
describe会返回计数，平均值，最小值，最大值，四分位数等
'''

缺失值处理

• 查看缺失值
  查看缺失值，可以通过isnull() 或 info()函数实现。

''' 显示各列有多少非空值'''
df.info()

''' 显示那个值为缺失值'''
df.isnull()

• 删除缺失值
  删除含有缺失值的行可以使用dropna()方法

'''
dropna()方法会删除所有包含NaN值得行，然后返回删除后的数据。
dropna(how = 'all')则删除全部为空值的行
'''

df.dropna()
df.dropna(how = 'all')

• 填充缺失值
  填充缺失值，可以使用fillna()方法

# 将NaN值全部转换为0
df.fillna(0)

'''
单列缺失值替换
将df表中年龄列的NaN值全部转化为0
'''
df.fillna({
   "年龄":0})

'''
多列缺失值替换
将df表中年龄、成绩列的NaN值全部替换成0
'''
df.fillna({
   "年龄":0,"成绩":0})

重复值处理

删除重复值可以使用drop_duplicates()方法，该函数默认对所有值进行重复值判断，并默认保留第一行的值。
格式：drop_duplicates(subset, keep)
参数：
subset：传入删重依据的列
keep：frist删重时保留第一个值，last保留最后一个值，False把重复值全部删除。

'''创建一个DateFrame'''

df1=pd.DataFrame([[1,'张三'],[