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데이터 요약 정보 확인하기 : info()

30 P
QUESTION 06 #284
데이터프레임에 대한 정보를 요약해서 보여주는 코드를 완성하세요.
main.py 
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '이름': ['민수', '영희'],
    '나이': [20, 22]
})

# 데이터프레임의 전체 요약 정보를 출력합니다.
df.()
실행 결과 예시 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   이름      2 non-null      object
 1   나이      2 non-null      int64 
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 164.0+ bytes
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info()로 데이터프레임 구조 파악하기

info()는 데이터프레임의 전체적인 구조와 상태를 한눈에 보여주는 함수입니다.

기본 문법

df.info()   # 괄호 안에 인자 없이 사용

실행 결과 해석

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype
---  ------  --------------  -----
 0   이름      2 non-null      object
 1   나이      2 non-null      int64
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 164.0+ bytes

결과 항목별 설명

항목 의미 위 예시
RangeIndex 총 행 수 2개 (0~1번)
Data columns 총 열 수 2개
Non-Null Count 비어있지 않은 데이터 수 2 non-null (빈 칸 없음)
Dtype 데이터 타입 object(문자), int64(정수)
memory usage 메모리 사용량 164 바이트

주요 Dtype(데이터 타입)

Dtype 설명 예시
int64 정수 1, 2, 100
float64 실수 (소수점) 3.14, 0.5
object 문자열 '민수', 'A+'
bool 참/거짓 True, False
datetime64 날짜/시간 2026-04-21

info()로 알 수 있는 것

  1. 데이터가 몇 행 몇 열인지
  2. 각 열의 데이터 타입이 무엇인지
  3. 결측값(NaN)이 있는지 (Non-Null Count로 확인)

💡 핵심: info()는 데이터를 처음 받았을 때 가장 먼저 실행하는 함수입니다. 결측값과 데이터 타입을 빠르게 파악할 수 있습니다.