tail()함수는 인자값을 주지 않으면 제일 끝에서 5개의 행을 보여줍니다. 인자값을 원하는 숫자로 주면 해당 숫자만큼 의 행을 데이터의 뒤에서부터 잘라서 보여줍니다.
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df3 = pd.read_csv('../data/tips.csv')
df3.tail()
'''
total_bill tip sex smoker day time size
240 27.18 2.00 Female Yes Sat Dinner 2.0
241 22.67 2.00 Male Yes Sat Dinner 2.0
242 17.82 1.75 Male No Sat Dinner 2.0
243 18.78 3.00 Female No Thur Dinner 2.0
244 25.34 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
'''
head()함수는 인자값을 주지 않으면 제일 앞에서 5개의 행을 보여줍니다. 인자값을 원하는 숫자로 주면 해당 숫자만큼 의 행을 데이터의 앞에서부터 잘라서 보여줍니다.
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df3 = pd.read_csv('../data/tips.csv')
df3.head()
'''
total_bill tip sex smoker day time size
0 16.99 1.01 Female No Sun Dinner 2.0
1 10.34 1.66 Male No Sun Dinner 3.0
2 21.01 3.50 Male No Sun Dinner 3.0
3 23.68 3.31 Male No Sun Dinner 2.0
4 24.59 3.61 Female No Sun Dinner 4.0
'''
info()함수는 데이터프레임의 기본적인 정보를 보여줍니다. 각 컬럼, 커럼의 타입, NaN이 아닌 행의 개수를 보여줍니다.
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df3 = pd.read_csv('../data/tips.csv')
df3.info()
'''
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 245 entries, 0 to 244
Data columns (total 7 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 total_bill 245 non-null float64
1 tip 244 non-null float64
2 sex 244 non-null object
3 smoker 244 non-null object
4 day 244 non-null object
5 time 244 non-null object
6 size 244 non-null float64
dtypes: float64(3), object(4)
memory usage: 13.5+ KB
'''