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数据挖掘技术与应用：查看DataFrame数据的常用属性 数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现有价值的知识或模式的过程。Pandas 库是 Python 中最常用的数据处理工具之一，它提供了多种数据结构和操作方法。本文档主要介绍了使用 Pandas 库中的 DataFrame 对象查看数据的常用属性。 查看 DataFrame 的基本属性 DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构，它可以存储和处理大量的数据。查看 DataFrame 的基本属性可以帮助我们了解数据的结构和内容。DataFrame 的基本属性包括： 1. `index`：返回 DataFrame 的索引对象，索引对象可以是整数、字符串或日期时间等类型。 2. `columns`：返回 DataFrame 的列名对象，列名对象可以是字符串或其他类型。 3. `values`：返回 DataFrame 的所有值，值可以是数字、字符串或其他类型。 4. `dtypes`：返回 DataFrame 的数据类型对象，数据类型对象可以是整数、浮点数、字符串或其他类型。 查看 DataFrame 的其他属性 除了基本属性外，DataFrame 还有其他一些有用的属性，例如： 1. `size`：返回 DataFrame 的元素个数。 2. `ndim`：返回 DataFrame 的维度数，维度数可以是 1、2 或更高维。 3. `shape`：返回 DataFrame 的形状，形状可以是一个元组，包括行数和列数。 实例代码 以下是一个使用 Pandas 库查看 DataFrame 数据的常用属性的示例代码： ``` import pandas as pd import os os.chdir('/course/DataAnalyze/data') detail = pd.read_csv('meal_order_detail1.csv') print('订单详情表的索引为：', detail.index) print('订单详情表的所有值为：', '\n', detail.values) print('订单详情表的列名为：', '\n', detail.columns) print('订单详情表的数据类型为：', '\n', detail.dtypes) print('订单详情表的元素个数为：', detail.size) print('订单详情表的维度数为：', detail.ndim) print('订单详情表的形状为：', detail.shape) ``` 结论 查看 DataFrame 的常用属性可以帮助我们了解数据的结构和内容，并且可以帮助我们更好地处理和分析数据。在数据挖掘和数据分析中，了解数据的结构和内容是非常重要的。