删除“热门菜品”为空的记录,并将结果存储为 cleaned_data_c1_N.csv,N 为删除的数据条数(结果文件中保存第一行字段数据)
时间: 2024-10-08 14:14:52 浏览: 6
好的,如果你想要从数据集中删除那些"热门菜品"字段为空的记录,并将处理后的数据保存为一个新的CSV文件`cleaned_data_c1_N.csv`,你可以按照以下步骤操作:
1. 首先,你需要加载原始数据集,假设它是一个名为"data.csv"的CSV文件。
```python
import pandas as pd
data_df = pd.read_csv('data.csv')
```
2. 然后,检查并找出"热门菜品"("hot_dishes"字段)为空的记录,可以使用条件筛选。
```python
empty_hot_dishes_mask = data_df['热门菜品'].isnull()
```
3. 利用这个布尔mask来创建一个新数据框,只包含非空的记录。
```python
clean_data_df = data_df[~empty_hot_dishes_mask]
```
4. 计算删除了多少条记录(N),通常会存储在这个新数据框的长度上减去原始数据框的长度。
```python
N = len(data_df) - len(clean_data_df)
```
5. 最后,将清理后的数据保存到新的CSV文件中,同时保留原字段信息。
```python
clean_data_df.to_csv('cleaned_data_c1_' + str(N) + '.csv', index=False)
```
这里,`index=False`是为了防止保存索引。