在探讨如何查看已获取数据信息这一主题时，首先需要明确的是，数据信息通常包括数据的整体概况，如行数、列数、数据类型、内存使用情况以及数据的汇总信息等。在Python中，使用pandas库可以有效地实现这些功能。
使用`df.shape`可以轻松查看数据的行数和列数，例如输出`（3, 3）`表示数据有3行3列。
`df.info()`提供了更全面的关于数据的摘要信息，包括数据的类型、内存使用情况以及每列的基本统计信息。例如，输出会显示数据类型（如DataFrame）、数据总行数、列数量、列名、数据类型等。
为了更清晰地理解`df.info()`的输出，可以先对数据进行调整，如在原始表格中增加数据并修改读取代码。通过对比调整前后的输出结果，可以直观地理解该信息的意义。
此外，还有一些辅助查看数据信息的代码：
这些查看数据内部信息的方法对于数据验证和理解至关重要。它们能够帮助我们更好地了解数据结构和特性，从而在分析和处理数据时做出更加明智的决策。毕竟，全面了解数据是进行有效分析的基础。