पायथन पांडा - डेटाटाइप और डेटाफ़्रेम कॉलम की जानकारी प्राप्त करें

डेटाटाइप और डेटाफ़्रेम कॉलम की जानकारी प्राप्त करने के लिए, जानकारी () विधि का उपयोग करें। एक उपनाम के साथ आवश्यक पुस्तकालय आयात करें -

import pandas as pd;

3 कॉलम के साथ डेटाफ़्रेम बनाएं -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
   }
)

डेटाटाइप और डेटाफ़्रेम के बारे में अन्य जानकारी प्राप्त करें -

dataFrame.info()

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd;

# create a DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Audi', 'BMW', 'Lexus', 'Tesla', 'Lexus', 'Mustang'],"Place": ['Delhi','Bangalore','Hyderabad','Chandigarh','Pune', 'Mumbai', 'Jaipur'],"Units": [100, 150, 50, 110, 90, 120, 80]
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

# get unique values from a column
print"\nUnique values from a column ...\n",dataFrame['Car'].unique()
print"\nCount unique values from a column ...\n",dataFrame['Car'].nunique()

# get datatype info
print"\n Get the datatype info ...\n",dataFrame.info()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame ...
       Car        Place   Units
0      BMW       Delhi     100
1     Audi   Bangalore     150
2      BMW   Hyderabad      50
3    Lexus  Chandigarh     110
4    Tesla        Pune      90
5    Lexus      Mumbai     120
6  Mustang      Jaipur      80

Unique values from a column ...
['BMW' 'Audi' 'Lexus' 'Tesla' 'Mustang']

Count unique values from a column ...
5

Get the datatype info ...

RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data   columns   (total 3 columns):
Car    7 non-null   object
Place  7 non-null   object
Units  7 non-null   int64
dtypes: int64(1), object(2)
memory usage: 240.0+ bytes
None