पायथन पैंडास - DataFrame के डेटाटाइप और कॉलम जानकारी प्राप्त करें

DataFrame के डेटाटाइप और कॉलम जानकारी प्राप्त करने के लिए, info() मेथड का उपयोग करें। एक उपनाम के साथ आवश्यक लाइब्रेरी इम्पोर्ट करें:

import pandas as pd;

3 कॉलम के साथ एक DataFrame 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]
    }
)

DataFrame के डेटाटाइप और अन्य जानकारी प्राप्त करें:

dataFrame.info()

उदाहरण

निम्न कोड है:

import pandas as pd;

# एक DataFrame 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]
    }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# एक कॉलम से अद्वितीय मान प्राप्त करें
print("\nUnique values from a column ...\n", dataFrame['Car'].unique())
print("\nCount unique values from a column ...\n", dataFrame['Car'].nunique())

# डेटाटाइप जानकारी प्राप्त करें
print("\nGet the datatype info ...\n", dataFrame.info())

आउटपुट

यह निम्न आउटपुट उत्पन्न करेगा:

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