Pandas 数据结构DataFrame案例

describe()函数是Pandas库中DataFrame和Series对象的方法。它默认返回以下统计信息：

count：非空值的数量 mean：平均值 std：标准差 min：最小值 25%：第一四分位数（Q1） 50%：第二四分位数（中位数，Q2） 75%：第三四分位数（Q3） max：最大值

info ()函数是使用 pandas.DataFrame.info ()方法打印出了数据框的基本信息，包括行数、列数、列名、数据类型、非空值数量等。你可以快速了解数据框的结构和内容，这对于数据探索和分析非常有帮助。

import pandas as pd

# ===================== 【自定义打印函数】一键输出 + 分隔线 =====================
def p(obj, title="输出", line_len=60):
    # 打印标题
    print(f"\n【 {title} 】")
    # 打印分隔线
    print("-" * line_len)
    # 打印内容
    print(obj)
    # 打印底部分隔线
    print("-" * line_len)

# ===========================================================================

# 创建数据
df = pd.DataFrame({'Column1': [1,2,3], 'Column2': [4,5,6]})

# ========== 现在你只需要这样调用 ==========
p(df.shape, title="形状")
p(df.columns, title="列名")
p(df.index, title="索引")
p(df.head(), title="前5行")
p(df.tail(), title="后5行")
p(df.info(), title="数据信息")
p(df.describe(), title="描述统计")
p(df.mean(), title="平均值")
p(df.sum(), title="求和")