10、Python 数据科学：Pandas 库的强大应用

Python 数据科学：Pandas 库的强大应用

1. 快速数据探索

在处理数据集时，我们可以借助 Pandas 库来读取数据。首先，使用 head() 函数读取数据集的前几行：

df.head(15)

上述命令将打印出 15 行数据，若想查看更多行，只需更改括号内的数字即可。

接着，使用 describe() 方法查看数值字段的摘要信息：

df.describe()

describe() 函数非常重要，它能提供平均值、四分位数、计数、最小值、最大值、标准差等统计信息，有助于我们理解总体分布的必要统计数据。通过查看 describe() 函数的输出，我们可以快速得出以下推论：
- 信用记录（Credit_History）中有 50 个缺失值。
- 贷款期限（Loan_Amount_Term）中有 14 个缺失值。
- 贷款金额（LoanAmount）中有 22 个缺失值。

此外，通过比较均值和中位数（即总数的 50%），我们可以了解数据可能存在的偏斜情况。

对于非数值变量，如信用记录、房产区域等，我们可以考虑其频率分布是否合理。使用以下命令打印频率表：

df['Property_Area'].v