import pandas as pd data = pd.read_csv("src/death.csv", index_col='Unnamed: 0') ########### Begin ########## # 删除缺失值超过 80% 的行 # 删除缺失值超过 80% 的列 ########### End ########## print(data)
时间: 2024-03-17 19:46:52 浏览: 24
好的,可以使用dropna函数来删除缺失值超过80%的行或列。其中,参数thresh表示保留非缺失值的数量,如果小于该数量,则删除该行或列。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集,假设数据集文件名为death.csv
data = pd.read_csv("death.csv", index_col='Unnamed: 0')
# 删除缺失值超过80%的行
data = data.dropna(thresh=data.shape[1]*0.2)
# 删除缺失值超过80%的列
data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0]*0.2)
# 输出处理后的数据集
print(data)
```
需要注意的是,删除行或列会改变数据集的大小,因此在删除缺失值之前需要先了解数据集的具体情况,确保删除后的数据集仍然能够满足分析需求。
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 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') df2=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv') # 合并两个DataFrame merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 将合并后的数据保存为新的Excel文件 merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False) 报错:File "/Applications/pythonProject/main.py", line 3 df1=pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv') IndentationError: unexpected indent
这个错误是缩进错误(IndentationError),意味着您的代码缩进不正确。在Python中,缩进对于代码的结构和执行非常重要。请确保您的代码块有正确的缩进。
在您提供的代码中,错误出现在第3行。请检查该行及其之前的行是否有额外的缩进或不正确的缩进。您可以使用四个空格或一个制表符来进行缩进,但不能混合使用。
以下是修正后的代码示例:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/斗破苍穹.csv')
df2 = pd.read_csv('/Users/hiedihe/Desktop/hao/爱消除表格新.csv')
# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])
# 将合并后的数据保存为新的Excel文件
merged_df.to_csv('he11.xlsx', index=False)
```
请确保代码的每一行都有正确的缩进,并且行与行之间没有额外的缩进或缺少缩进。如果仍然有问题,请检查其他部分的缩进。