DataFrame.info(self, verbose=None, buf=None, max_cols=None, memory_usage=None, null_counts=None) [source]
打印DataFrame的简要摘要。
此方法显示有关DataFrame的信息，包括索引dtype和列dtype，非空值和内存使用情况。
参数： | verbose ： bool，可选 是否打印完整的摘要。默认情况下， pandas.options.display.max_info_columns 遵循中的设置 。 buf ： 可写缓冲区，默认为sys.stdout 将输出发送到哪里。默认情况下， 输出将打印到sys.stdout。如果需要进一步处理输出， 请传递可写缓冲区。 max_cols ： int，可选 何时从详细输出切换到截断输出。 如果DataFrame的列数超过max_cols列， 则使用截断的输出。默认情况下， 使用中的设置 pandas.options.display.max_info_columns。 memory_usage ： bool，str，可选 指定是否应显示DataFrame元素（包括索引） 的总内存使用情况。默认情况下， 这遵循pandas.options.display.memory_usage设置。 True始终显示内存使用情况。 False永远不会显示内存使用情况。 ‘deep’ 的值等效于“真正的内省”。 内存使用情况以可读单位（以2为基数的表示形式） 显示。无需深入自省， 就可以根据列dtype和行数进行内存估计， 假设值为相应的dtype消耗相同的内存量。 使用深度内存自省， 将以计算资源为代价执行实际内存使用量计算。 null_counts ： 布尔值，可选 是否显示非空计数。默认情况下， 仅当框架小于 pandas.options.display.max_info_rows 和时显示 pandas.options.display.max_info_columns。 值为True始终显示计数，而值为False则不显示计数。 |
返回值： | None 此方法打印DataFrame的摘要并返回None。 |
例子
>>> int_values = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> text_values = ['alpha', 'beta', 'gamma', 'delta', 'epsilon']
>>> float_values = [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]
>>> df = pd.DataFrame({"int_col": int_values, "text_col": text_values,
... "float_col": float_values})
>>> df
int_col text_col float_col
0 1 alpha 0.00
1 2 beta 0.25
2 3 gamma 0.50
3 4 delta 0.75
4 5 epsilon 1.00
打印所有列的信息：
>>> df.info(verbose=True)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Data columns (total 3 columns):
int_col 5 non-null int64
text_col 5 non-null object
float_col 5 non-null float64
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 248.0+ bytes
显示列数及其dtype的摘要，但不显示每列的信息：
>>> df.info(verbose=False)
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4
Columns: 3 entries, int_col to float_col
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 248.0+ bytes
将DataFrame.info的输出通过管道传递到缓冲区而不是sys.stdout，获取缓冲区内容并写入文本文件：
>>> import io
>>> buffer = io.StringIO()
>>> df.info(buf=buffer)
>>> s = buffer.getvalue()
>>> with open("df_info.txt", "w",
... encoding="utf-8") as f: # doctest: +SKIP
... f.write(s)
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该memory_usage参数允许深刻反省模式，为大DataFrames和微调内存优化特别有用：
>>> random_strings_array = np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6)
>>> df = pd.DataFrame({
... 'column_1': np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6),
... 'column_2': np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6),
... 'column_3': np.random.choice(['a', 'b', 'c'], 10 ** 6)
... })
>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999
Data columns (total 3 columns):
column_1 1000000 non-null object
column_2 1000000 non-null object
column_3 1000000 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 22.9+ MB
>>> df.info(memory_usage='deep')
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1000000 entries, 0 to 999999
Data columns (total 3 columns):
column_1 1000000 non-null object
column_2 1000000 non-null object
column_3 1000000 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 188.8 MB