import pandas as pd data = pd.read_csv("D:\data\BIOPRO.csv") data.shape data.info() data.isnull() data.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=True) data.to_csv('D:\data\data2.csv', encoding='utf-8_sig')
时间: 2024-04-28 12:18:46 浏览: 13
你的代码是基于 Pandas 的,它用来读取一个 CSV 文件,然后查看数据的形状和信息,检查是否有缺失值,如果有就删除这些行,最后将处理过的数据保存到一个新的 CSV 文件中。具体来说:
- `pd.read_csv("D:\data\BIOPRO.csv")` 读取了一个名为 BIOPRO.csv 的 CSV 文件,并将其存储在一个 Pandas 数据帧中。
- `data.shape` 返回数据帧的形状,即它有多少行和多少列。
- `data.info()` 返回数据帧的信息,包括每一列的名称、数据类型和非空值数量等。
- `data.isnull()` 返回一个布尔值的数据帧,用来指示哪些单元格是缺失值。
- `data.dropna()` 删除具有缺失值的行,其中 `axis=0` 表示删除行,`how='any'` 表示只要该行中有一个缺失值就删除,`thresh=None` 表示不考虑每行中的非缺失值数量,`subset=None` 表示删除所有行中的缺失值,`inplace=True` 表示在原始数据帧上进行修改。
- `data.to_csv()` 将处理过的数据帧保存为一个名为 data2.csv 的 CSV 文件,编码为 UTF-8。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None)
这段代码是使用Python中的pandas库读取名为'adult.data'的CSV文件,并将其存储到名为'data'的DataFrame对象中。其中,header=None表示该CSV文件没有标题行,因此pandas会将第一行数据也作为数据行读取。
在读取CSV文件后,可以使用pandas中的各种函数对数据进行预处理、清洗、分析等操作。例如,可以使用head()函数查看前几行数据:
```
print(data.head())
```
也可以使用describe()函数查看数据的统计信息:
```
print(data.describe())
```
需要注意的是,读取CSV文件前需要确保该文件路径正确,且该CSV文件与当前代码文件在同一目录下。