计算删除数据前后每列平均值的变化的百分比dataframe

要计算删除数据前后的每列平均值变化百分比，你需要先分别计算原始DataFrame（包含所有数据）和经过`dropna()`处理后的DataFrame（删除了缺失值）的每列平均值。然后，对于每一列，计算两个平均值之间的差异并除以原平均值，得到百分比变化。以下是步骤：

1. 计算原始DataFrame的每列平均值：

   avg_original = df.mean()

2. 删除缺失值后的DataFrame并计算新平均值：

   clean_df = df.dropna()
   avg_cleaned = clean_df.mean()

3. 对于每列，计算变化百分比：

   change_percentage = ((avg_cleaned - avg_original) / avg_original) * 100

4. 将结果整理成DataFrame展示，如果需要：

   result_df = pd.DataFrame({'Column': df.columns, 'Change Percentage': change_percentage})

最后，你可以打印出整个变化百分比的数据或者选择显示显著变化的列。

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python中pandas计算删除数据前后每列平均值变化的百分比

在Python中使用pandas库计算删除数据前后每列平均值的变化百分比，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，使用pandas读取数据集到DataFrame中。
2. 计算原始数据集中每列的平均值。
3. 假设我们删除了数据集中的一部分数据（比如基于某些条件），使用相应的方法（如`drop`）来删除数据。
4. 计算删除数据后剩余数据集中每列的平均值。
5. 计算删除数据前后每列的平均值变化百分比，这可以通过将删除数据后的平均值与原始平均值的差，除以原始平均值，再乘以100得到。
6. 将计算得到的百分比变化输出或保存。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是已经加载好的DataFrame
# df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 示例：从CSV文件加载数据

# 计算原始数据集的每列平均值
original_means = df.mean()

# 删除数据的逻辑（这里假设我们删除了某些数据，这里用随机数模拟）
# 假设 delete_percentage 是我们删除的数据所占的百分比
delete_percentage = 0.1
rows_to_drop = int(len(df) * delete_percentage)
df = df.sample(frac=1).drop(df.index[:rows_to_drop])

# 计算删除数据后剩余数据集的每列平均值
remaining_means = df.mean()

# 计算每列平均值的变化百分比
percentage_change = ((remaining_means - original_means) / original_means) * 100

# 输出每列的平均值变化百分比
print(percentage_change)

请注意，上述代码中的`delete_percentage`是删除数据的百分比，这个值可以根据实际情况进行调整。`df.sample(frac=1).drop(df.index[:rows_to_drop])`这行代码是在没有特定删除标准时随机删除数据的一种方式。

dataframe rank

DataFrame的rank()函数是用来为DataFrame的每个元素进行排名的。该函数可以按照不同的方法对元素进行排名，如平均排名、最低排名、最高排名、按出现顺序排名以及稠密排名。函数的声明如下：DataFrame.rank(axis=0, method='average', numeric_only=None, na_option='keep', ascending=True, pct=False) [1 [2。
其中，axis参数指定排名的方向，默认为0表示按列进行排名；method参数指定排名的方法，可以选择'average'、'min'、'max'、'first'、'dense'，默认为'average'；numeric_only参数表示是否只对数值型数据进行排名，默认为None表示对所有类型的数据进行排名；na_option参数指定对缺失值的处理方式，默认为'keep'表示保留缺失值的排名；ascending参数指定排名的升序或降序排列，默认为True表示升序排列；pct参数表示是否将排名转换为百分比，默认为False表示不转换为百分比。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [dataframe排序 pd.rank()](https://blog.csdn.net/weixin_46599926/article/details/123873077)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Pandas】DataFrame.rank](https://blog.csdn.net/qq_32907491/article/details/109113628)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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