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：

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。

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。

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。

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：

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！