Что такое эквиваленты Python pandas для R-функций, таких как str(), summary() и head()?

Я знаю только функцию describe(). Существуют ли другие функции, аналогичные str(), summary() и head()?

Ответ 1

summary() ~ describe()
head() ~ head()

Я не уверен в эквиваленте str().

Ответ 2

В pandas метод info() создает очень похожий вывод, такой как R str():

> str(train)
'data.frame':   891 obs. of  13 variables:
 $ PassengerId: int  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ Survived   : int  0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 ...
 $ Pclass     : int  3 1 3 1 3 3 1 3 3 2 ...
 $ Name       : Factor w/ 891 levels "Abbing, Mr. Anthony",..: 109 191 358 277 16 559 520 629 417 581 ...
 $ Sex        : Factor w/ 2 levels "female","male": 2 1 1 1 2 2 2 2 1 1 ...
 $ Age        : num  22 38 26 35 35 NA 54 2 27 14 ...
 $ SibSp      : int  1 1 0 1 0 0 0 3 0 1 ...
 $ Parch      : int  0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 ...
 $ Ticket     : Factor w/ 681 levels "110152","110413",..: 524 597 670 50 473 276 86 396 345 133 ...
 $ Fare       : num  7.25 71.28 7.92 53.1 8.05 ...
 $ Cabin      : Factor w/ 148 levels "","A10","A14",..: 1 83 1 57 1 1 131 1 1 1 ...
 $ Embarked   : Factor w/ 4 levels "","C","Q","S": 4 2 4 4 4 3 4 4 4 2 ...
 $ Child      : num  0 0 0 0 0 NA 0 1 0 1 ...


train.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 891 entries, 0 to 890
Data columns (total 12 columns):
PassengerId    891 non-null int64
Survived       891 non-null int64
Pclass         891 non-null int64
Name           891 non-null object
Sex            891 non-null object
Age            714 non-null float64
SibSp          891 non-null int64
Parch          891 non-null int64
Ticket         891 non-null object
Fare           891 non-null float64
Cabin          204 non-null object
Embarked       889 non-null object
dtypes: float64(2), int64(5), object(5)
memory usage: 83.6+ KB

Ответ 3

Это обеспечивает вывод, аналогичный R str(). Он представляет уникальные значения вместо начальных значений.

def rstr(df): return df.shape, df.apply(lambda x: [x.unique()])

print(rstr(iris))

((150, 5), sepal_length    [[5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 5.4, 4.4, 4.8, 4.3,...
sepal_width     [[3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 2.9, 3.7,...
petal_length    [[1.4, 1.3, 1.5, 1.7, 1.6, 1.1, 1.2, 1.0, 1.9,...
petal_width     [[0.2, 0.4, 0.3, 0.1, 0.5, 0.6, 1.4, 1.5, 1.3,...
class            [[Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica]]
dtype: object)

Ответ 4

Pandas предлагает обширное Сравнение с библиотеками R/R:

R           | Pandas
---------------------------
summary(df) | df.describe()
head(df)    | df.head()

Ответ 5

Для эквивалента Python функции str() в R используется метод dtypes. Это предоставит типы данных для каждого столбца.

In [22]: df2.dtypes
Out[22]: 
Survived      int64
Pclass        int64
Sex          object
Age         float64
SibSp         int64
Parch         int64
Ticket       object
Fare        float64
Cabin        object
Embarked     object
dtype: object

Ответ 6

Я мало знаю о R, но вот несколько примеров:

str =>

сложный... для функций, которые вы можете использовать dir(), dir() в наборах данных даст вам все методы, поэтому, возможно, это не то, что вы хотите...

summary => describe.

См. параметры для настройки результатов.

head => your can use head(), or use slices.

голова, как вы уже сделали. Чтобы получить первые 10 строк набора данных, называемого ds ds[:10], для хвоста ds[:-10]