Pandas：查询指定数据、数据的详细信息

一、导读

本篇博客主要介绍了Pandas查看和预览数据的常用方法

二、数据

网上随便找的数据集

三、数据查看常用方法

1、读取数据

2、查看数据的大小

数据量(行）、数据指标（列）、数据维度、尺寸

3、获取前/后N条数据

• 获取前4条数据：
• head()方法

• 默认获取前5条数据：
  
• 获取后N条数据: 使用tail()函数
• 默认显示后5条
  

4、完整展示每个字段的数据

如下图：有些字段的数据被折叠起来，用省略号表示

• 可以通过设置界面显示的最大列数据量来解决
• 参数：max_columns
• 若设置的数大于数据表的列数，则可以完整地展示所有列的内容
• 比如数据表共有37列数据，我们不妨把数字设置为40

结果：
可以看到之前被折叠的数据已经全部展示出来了

• 若不知道数据有多少列，参数max_columns的值可以设为None,也可以完整展示所有字段的数据
  

5、行的数据被折叠

如图：数据表的行数较多时，直接展示的话，部分数据会被折叠起来,用省略号表示

• 设置最大行参数max_rows的值即可解决
• pd.options.display.max_rows= None ：即展示所有行的数据
• 若数据量较大，数据全部展示的话，比较耗时间，此时可以选择head()方法来显示前N条数据

四、查看指定条件的数据

1、查询指定字段内容的数据

如图：字段名为”ORGANIZE_NAME”，字段值为“统计班”的数据共有27条，37是指数据表共有37个字段

2、查询条件的叠加

如图：字段名为”ORGANIZE_NAME”，字段值为“统计班”，并且字段”address“为广州的数据共有22条

3、查看指定行/列的数据

（1）查看指定列

• 查看字段名为 “ORGANIZE_NAME”的前5个内容：
  
• 查看字段名为”ORGANIZE_NAME” 和 字段名为“address” 的前5个内容：

（2）查看指定行

【20:30】: 查询的数据范围包含左区间，不包含右区间

（3）查看指定的行和列

• 使用loc方法
• loc[20,“ORGANIZE_NAME”]:
  即查看第20行，字段名为“ORGANIZE_NAME ” 的数据

• 查看字段名为“ORGANIZE_NAME ” 第20到30行的数据
  
• 查看多行多列数据：

• iloc方法：
  • 该方法可以对列进行索引查询，而loc方法不可以对列进行索引查询
  • 查看前5列的第20-30行的数据
    
• iat方法：查看指定行和列的数据：
  查询第10行第1列的数据：

等价于：

五、查看数据的详细信息

1、查看数据的详细信息、数据指标的类型

2、统计不同类型数据指标的数量

比如下图：数据类型为 int64 的有2个字段

3、查看数据的详细信息

包括：指标类型统计、数据大小、内存占用信息