Avant de manipuler un grand DataFrame, trois méthodes permettent de l'explorer rapidement sans tout afficher d'un coup.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "produit": ["riz", "huile", "sucre", "farine"],
    "prix": [5, 8, 3, 4],
    "stock": [20, 10, 15, 12],
})

print(df.head(2))

.head(2) affiche seulement les 2 premières lignes (par défaut, .head() sans argument en affiche 5) — pratique sur un DataFrame de plusieurs milliers de lignes, pour un premier aperçu rapide sans tout charger visuellement.

.info() résume la structure du DataFrame : nombre de lignes, colonnes, types, et valeurs manquantes éventuelles.

df.info()

.describe() calcule des statistiques de base (moyenne, minimum, maximum, quartiles...) sur les colonnes numériques :

print(df.describe())

Ce code affiche notamment la moyenne (mean) et le maximum (max) de prix et stock — un aperçu statistique instantané, sans avoir à calculer chaque valeur soi-même avec sum() ou max() (vus dans Python Intermédiaire).

À vous de jouer : avec un DataFrame d'au moins quatre lignes, affichez .head(2), puis .describe(), et observez les statistiques calculées.