Чтобы проверить фрейм данных в Python, вы можете использовать различные методы и функции. Вот некоторые из них, которые часто используются:

1. head(): этот метод позволяет просмотреть первые несколько строк кадра данных. По умолчанию отображаются первые 5 строк, но вы можете указать другое число в качестве аргумента.

2. tail(): аналогично head(), метод tail()отображает несколько последних строк кадра данных..

3. info(): этот метод предоставляет краткую сводку кадра данных, включая имена столбцов, типы данных и ненулевые значения. Это также дает вам представление об использовании памяти.

4. describe(): метод describe()генерирует описательную статистику числовых столбцов в кадре данных, например количество, среднее значение, стандартное отклонение, минимум значение, максимальное значение и квартили.

5. форма: этот атрибут возвращает размеры кадра данных, т. е. количество строк и столбцов.

6. columns: атрибут columnsвозвращает список имен столбцов, присутствующих в кадре данных.

7. dtypes: этот атрибут возвращает типы данных каждого столбца в кадре данных.

8. isnull(): этот метод определяет отсутствующие значения в кадре данных и возвращает логический кадр данных, где Trueуказывает на отсутствующее значение.

9. value_counts(): этот метод полезен для категориальных переменных. Он возвращает количество уникальных значений в столбце.

10. unique(): метод unique()возвращает массив уникальных значений, присутствующих в столбце.

11. corr(): этот метод вычисляет попарную корреляцию между числовыми столбцами, указывая силу и направление линейной связи.

12. groupby(): метод groupby()позволяет группировать данные на основе одного или нескольких столбцов и выполнять агрегатные функции над группами.

13. pivot_table(): этот метод создает сводную таблицу в виде электронной таблицы на основе кадра данных.

14. plot(): используя этот метод, вы можете создавать различные графики, такие как линейные, гистограммы, диаграммы рассеяния и т. д., для визуализации данных в кадре данных.