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)

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：

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 salaries = pd.read_csv('data/salaries.csv', index_col=0)

这段代码使用了Python中的pandas库，将名为'salaries.csv'的文件读入到一个名为'salaries'的DataFrame中，并将第一列作为索引列。其中，'data/salaries.csv'是文件的相对路径，可以根据实际情况进行修改。这个DataFrame可以用于数据分析和处理。