python 剔除空值不满一半的列
时间: 2023-06-28 16:16:09 浏览: 56
可以使用 pandas 库来剔除空值不满一半的列。具体步骤如下:
1. 读取数据并转换成 pandas 的 DataFrame 格式。
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 计算每一列的空值占比。
``` python
null_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
```
3. 获取空值占比小于等于 0.5 的列名。
``` python
cols_to_keep = null_ratio[null_ratio <= 0.5].index
```
4. 保留空值占比小于等于 0.5 的列。
``` python
df = df[cols_to_keep]
```
这样就可以剔除空值不满一半的列了。
相关问题
python 剔除list 中的空值
在Python中,可以使用列表推导式来很方便地剔除列表中的空值。例如,如果我们有一个列表lst,其中包含了一些空值,我们可以使用以下代码来剔除这些空值:
lst = \[1, 2, None, 4, None, "Python"\]
lst = \[x for x in lst if x is not None\]
这段代码会创建一个新的列表,其中只包含原列表中不是空值的元素。在这个例子中,最终的lst列表将只包含非空值的元素\[1, 2, 4, "Python"\]。通过使用列表推导式和条件判断,我们可以很方便地剔除列表中的空值。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python:Python怎么删除空值](https://blog.csdn.net/tutan123321/article/details/131149218)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python数据挖掘预测中如何对数据进行自动异常值处理剔除空值等操作
在Python中,可以使用pandas库来对数据进行自动异常值处理、剔除空值等操作。以下是一些常用的方法:
1. 异常值处理
- 基于3σ原则的异常值处理
```
import numpy as np
import pandas as pd
def remove_outlier(df, col_name):
"""
基于3σ原则的异常值处理
"""
mean_value = df[col_name].mean()
std_value = df[col_name].std()
outlier = mean_value + 3 * std_value
df = df[df[col_name] <= outlier]
return df
```
- 基于箱线图的异常值处理
```
import numpy as np
import pandas as pd
def remove_outlier(df, col_name):
"""
基于箱线图的异常值处理
"""
Q1 = df[col_name].quantile(0.25)
Q3 = df[col_name].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outlier_min = Q1 - 1.5 * IQR
outlier_max = Q3 + 1.5 * IQR
df = df[(df[col_name] >= outlier_min) & (df[col_name] <= outlier_max)]
return df
```
2. 空值处理
- 删除空值
```
import pandas as pd
def drop_na(df):
"""
删除空值
"""
df = df.dropna()
return df
```
- 填充空值
```
import pandas as pd
def fill_na(df, col_name, method='mean'):
"""
填充空值
"""
if method == 'mean':
mean_value = df[col_name].mean()
df[col_name] = df[col_name].fillna(mean_value)
elif method == 'median':
median_value = df[col_name].median()
df[col_name] = df[col_name].fillna(median_value)
elif method == 'mode':
mode_value = df[col_name].mode()
df[col_name] = df[col_name].fillna(mode_value)
return df
```
以上是一些常用的方法,根据具体情况选择合适的方法进行数据清洗。