输入下面的命令,还可以查看更多的细节信息。
print(data.info())
从输出的DataFrame信息中,首先我们可以从中获得数据的总体信息,比如它的行数、列数等。
此外,还可以从中了解数据的特点,比如我看到一些列存在缺失值等,例如 `combined_feh`、`combined_logg`、`combined_rv` 和 `combined_teff`。
大家还可以参考LAMOST DR9的发布文档,进一步了解这些数据对应的信息。
显然,原始数据中存在一小部分的缺失值。
True)
# 重建索引
data_cleaned =data_delete_none.reset_index(drop=True)
print(data_cleaned.info())
数据清洗还可以实现数据标准化 ...
#39;Spectral Class Distribution', pad=20, fontsize=16)
# 显示饼图
plt.show()
为了了解这批观测数据的更多信息,我们还可以可视化它的其他 ...