df.isna().sum() / len(df)
时间: 2023-12-15 10:03:39 浏览: 49
这段代码的作用是计算数据框 df 中每一列缺失值的比例,可以用来评估数据的完整性。具体来说,isna() 会将数据框中的缺失值标记为 True,否则为 False,sum() 会对每一列 True 的数量进行求和,因此得到的是每一列缺失值的数量。len(df) 返回数据框 df 的行数,因此 df.isna().sum() / len(df) 得到的是每一列缺失值的比例。
相关问题
如何删除空值大于40的列
可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法结合 isna() 和 sum() 方法来删除空值大于指定阈值的列。具体步骤如下:
1. 读取数据集,例如使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 csv 文件。
2. 统计每一列的空值数量,可以使用 isna() 和 sum() 方法,例如通过 df.isna().sum() 统计每一列的空值数量。
3. 找到空值数量大于指定阈值的列,例如要删除空值数量大于 40 的列,可以使用 df.isna().sum() > 40 来进行筛选。
4. 使用 dropna() 方法删除指定列,例如通过 df.dropna(thresh=len(df)-40, axis=1, inplace=True) 删除空值数量大于 40 的列。
注意:以上操作仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
用python写一个:如果共16列数组某行的nan值超过一半,则这行的均值为nan,否则将nan值当做0,此行其余数值进行平均输出一个1列数组
可以使用pandas库来实现这个功能,具体代码如下:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 生成一个16列的随机数组
arr = np.random.rand(1, 16)
# 将其中一些元素设置为nan
arr[0, 2] = np.nan
arr[0, 5] = np.nan
arr[0, 8] = np.nan
arr[0, 12] = np.nan
# 将数组转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(arr)
# 遍历每一行
for i in range(len(df)):
# 统计这一行中nan值的个数
nan_count = df.iloc[i].isna().sum()
# 如果nan值超过一半,则这行的均值为nan
if nan_count > len(df.columns) / 2:
df.iloc[i] = np.nan
# 否则将nan值当做0,并计算这一行的平均值
else:
df.iloc[i] = df.iloc[i].fillna(0).mean()
# 输出结果
print(df.values[0])
```
这里使用`isna()`函数来判断元素是否为nan,使用`fillna(0)`函数将nan值替换为0,使用`mean()`函数计算平均值。最终输出一个1列数组。
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