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当数据表中包含了数据行数过多时，而我们又想看一下每一列数据都是什么样的数据时，
就可以把数据表中前几行或后几行数据显示出来进行查看
head()方法返回前 n 行(观察索引值)，显示元素的数量默认是 5，但可以传递自定义数值
tail()方法返回后 n 行(观察索引值)，显示元素的数量默认是 5，但可以传递自定义数值
代码如下：
xxxxxxxxxx#浏览前几条记录 df.head() df.head(10) #浏览最后几条记录 df.tail()熟悉数据的第一点就是看下数据的类型，不同的数据类型的分析思路是不一样的，比如说
数值类型的数据就可以求均值，但是字符类型的数据就没法求均值了。
info()方法查看数据表中的数据类型，而且不需要一列一列的查看，info()可以输出整个表 中所有列的数据类型。
xxxxxxxxxxdf.info()熟悉数据的第二点就是看下数据表的大小，即数据表有多少行，多少列 。
shape()方法会以元组的形式返回行、列数。注意 shape 方法获取行数和列数时不会把索
引和列索引计算在内。
xxxxxxxxxxdf.shape熟悉数据的第三点就是掌握数值的分布情况，即均值是多少，最值是多少，方差及分位数分别是多少 。
describe()方法就是可以就可以获取所有数值类型字段的分布值。
xxxxxxxxxxdf.describe()实时学习反馈
1. Pandas 中查看数据，当数据表中包含了数据行数过多时，可以使用____查看数据表中前几行，____查看数据表中的后几行。
A head() tail()
B head() info()
2. Pandas模块中_____方法可以获取所有数值类型字段的分布值。
A info()
B shape()
C describe()
答案
1=>A 2=>C