删除automobile数据集中具有缺失值的列
时间: 2024-01-09 19:03:36 浏览: 42
可以使用pandas库的dropna()函数来删除具有缺失值的列,具体操作方式可以参考以下代码:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('automobile.csv') # 读取汽车数据集
df.dropna(axis='columns', inplace=True) # 删除具有缺失值的列
print(df.head()) # 打印删除后的数据集前几行
相关问题
python代码实现对automobile数据集删除未使用的列、删除具有缺失值的列、删除不相关的特征
好的,我来给你提供一下 Python 代码实现。
首先需要导入 pandas 库,然后读取数据集:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("automobile.csv")
```
接下来,我们可以先删除未使用的列。在这个数据集中,我们可以删除 `symboling` 列,因为它只是车辆风险评估的等级,不会对价格产生影响。
```python
df = df.drop('symboling', axis=1)
```
接下来,我们可以删除具有缺失值的列。我们可以使用 `isnull()` 函数检查缺失值,并使用 `dropna()` 函数删除具有缺失值的列。
```python
df = df.dropna(axis=1)
```
最后,我们可以删除不相关的特征。在这个数据集中,我们可以删除 `car_ID`、`make`、`fuel-type`、`aspiration`、`num-of-doors` 和 `body-style` 列,因为它们与车辆价格没有直接关系。
```python
df = df.drop(['car_ID', 'make', 'fuel-type', 'aspiration', 'num-of-doors', 'body-style'], axis=1)
```
最终的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("automobile.csv")
df = df.drop('symboling', axis=1)
df = df.dropna(axis=1)
df = df.drop(['car_ID', 'make', 'fuel-type', 'aspiration', 'num-of-doors', 'body-style'], axis=1)
```
希望这个代码示例能够帮到你!
automobile数据集中没用的列是哪些
对于这个问题,我可以回答:在automobile数据集中,没有用的列包括symboling(符号化)、normalized_losses(归一化损失)、num_doors(车门数量)、engine_location(发动机位置)、engine_type(发动机类型)、num_cylinders(汽缸数量)、fuel_system(燃油系统)这几列。