Python 将一个数据帧的行映射到另一个数据帧的列，以从后面的表中检索每列的第一行

我有以下数据框：

data=pd.DataFrame（{'col_A'：[1,2,3,4]， “col_B”：[“x”、“xx”、“xxx”、“y”]}）；资料

我正在尝试创建一个新的dataframe，该dataframe概述了

• 每个Data.column的数据类型
• 每列的第一行
• 以及每列的一些指标

而我设法创建一个新的数据框架，其中包含每列的数据类型

DataTypes = pd.DataFrame(data.dtypes, columns= ["Type"]).reset_index().rename(columns={"index": "Column"}); DataTypes

输出：

  Column    Type
0  col_A   int64
1  col_B  object

我很难从数据表和度量中获取第一个值：

期望输出：

  Column    Type  Value  Max
0  col_A   int64    1     4
1  col_B  object    x    n.a

关于如何将数据类型表的行与数据列进行映射，有什么想法吗？

我认为需要使用由创建的

系列
，以及由创建的
度量值
数据帧
：

data.agg（['min'，'max'，'mean']）
Traceback（最近一次调用）：文件“”，第1行，在data.agg（['min'，'max'，'mean']）文件“C:\Users\User\AppData\Local\Continuum\Anaconda3.4\lib\site packages\pandas\core\generic.py”，第2672行，在uuu getattr\uuu返回对象中。u获取属性uuuu（self，名称）AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“agg”
这是pandas 0.20.0中的新函数，您的pandas版本是什么？
  Column    Type  Value  Max
0  col_A   int64    1     4
1  col_B  object    x    n.a

a = data.dtypes.rename('Type')
b = data.iloc[0].rename('first')
c = data.agg(['min','max', 'mean']).T

df = pd.concat([a,b,c], axis=1)
print (df)
         Type first max mean min
col_A   int64     1   4  2.5   1
col_B  object     x   y  NaN   x