如何在数据预处理中，对缺失值率大于60%的列的属性筛选出来

在数据预处理中，如果需要筛选出缺失值率大于60%的列，通常会采用以下步骤：

1. **检查数据**：首先，加载数据集并计算每个特征（列）的缺失值比例。这可以使用pandas库的`isnull().sum()`函数，然后除以总行数得到每列的缺失值占比。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
missing_values = df.isnull().sum() / len(df)

2. **创建条件**：定义一个阈值，例如60%，用于判断哪些列的缺失值过多。你可以创建一个新的Series，其中的值是原缺失值系列和这个阈值的比较结果。

threshold = 0.60
high_missing_cols = missing_values[missing_values > threshold]

3. **筛选列**：最后，用布尔索引来从原始DataFrame中选择缺失值超过60%的列。

high_missing_columns = df.columns[high_missing_cols.index]

现在`high_missing_columns`就是包含那些缺失值率超过60%的列名列表。

相关问题

# 计算缺失值数量大于一半的列数 half_count = len(combined_df) / 2 missing_cols = missing_values[missing_values > half_count].index 如何计算缺失值大于百分之二十

要计算缺失值大于百分之二十的列数，可以按照以下步骤进行：

1. 计算数据框中每一列的缺失值数量，可以使用 Pandas 库中的 `isnull` 和 `sum` 函数来实现。例如：

   missing_values = combined_df.isnull().sum()

2. 计算数据框中总共的行数，可以使用 Pandas 库中的 `len` 函数来实现。例如：

   total_count = len(combined_df)

3. 计算缺失值大于百分之二十的列数，可以将缺失值数量大于总行数的百分之二十的列筛选出来，可以使用 Pandas 库中的 `loc` 函数和布尔索引来实现。例如：

   threshold = total_count * 0.2  # 计算阈值
   missing_cols = missing_values.loc[missing_values > threshold].index

这样，`missing_cols` 变量就包含了缺失值数量大于百分之二十的列的名称。需要注意的是，这种方法只是一种简单的筛选方法，不能保证筛选出来的列就一定不会对后续的计算产生影响，因此在使用数据进行计算时，需要对数据进行充分的清洗和预处理。

def preprocess(data, window): data_corr = data.corr()['Power'] key = [] for i in data_corr.keys(): if (data_corr[i] > 0.6): key.append(i) data = data[key] data = data.dropna(subset=['Power']) #数据预处理： 删除功率为空的数据组 data = data.fillna(0) # 数据预处理：将缺失值NAN值赋0 data[data < 0] = 0 #数据预处理：对<0的功率值赋为0 scaler = MinMaxScaler() # data[key] = scaler.fit_transform(data[key].to_numpy()) train_x = [] train_y = [] L = len(data) for i in range(L - window): train_seq = data[key][i:i + window] train_x.append(train_seq) train_label = data['Power'][i + window:i + window + 1] train_y.append(train_label) train_x = torch.from_numpy(np.array(train_x)) train_y = torch.from_numpy(np.array(train_y)) train_x = torch.tensor(train_x, dtype=torch.float) train_y = torch.tensor(train_y, dtype=torch.float) print(train_y.type()) return train_x, train_y

这段代码是一个数据预处理的函数，其中包含以下步骤：

1. 首先计算 DataFrame 数据中 'Power' 列与其他列的相关系数，筛选出相关系数大于 0.6 的列作为特征列；
2. 删除 'Power' 列中包含缺失值（NaN）的行；
3. 将 DataFrame 中的缺失值用 0 填充；
4. 对 DataFrame 中小于 0 的功率值赋为 0；
5. 使用 MinMaxScaler 进行特征缩放；
6. 将数据按照窗口大小 window 进行切分，每个窗口内包含 window 个连续的特征值和一个对应的功率值，作为训练数据；
7. 将训练数据转换为 PyTorch 张量，并返回训练数据集 train_x 和 train_y。

需要注意的是，该函数中使用了 PyTorch 中的张量（tensor）作为数据类型，并且使用了 MinMaxScaler 对特征进行缩放。