3． 删除包含缺失值的列，显示数据集的行列数。

你好！感谢您使用ChitGPT进行对话。根据您的要求，我已经理解了您的问题。针对您的问题，您可以使用Pandas库中的dropna()函数删除包含缺失值的列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('yourdata.csv')
df.dropna(axis=1, inplace=True)

print('数据集的行列数为:', df.shape)

这个代码会从您的CSV文件中读取数据，删除包含缺失值的列，并显示数据集的行列数。希望这能回答您的问题！

相关问题

查看数据集各特征列缺失值情况，其中'Age'的缺失值用均值来填充，并删除'Age'以外其他存在缺失值的特征列，给出缺失值处理后样本集的行列数。

在Python中，我们可以使用`pandas`库来处理数据集中的缺失值。这里有一个步骤示例：

1. **查看各特征列缺失值情况**:

   import pandas as pd
   dataset = pd.read_csv('your_dataset.csv')
   missing_values = dataset.isnull().sum()
   print("各特征列的缺失值情况:")
   print(missing_values)

`isnull()`函数返回一个布尔型矩阵，表示每个元素是否为NaN，`sum()`函数则计算每列的缺失值总数。

2. **使用均值填充'Age'列的缺失值**:

   dataset['Age'].fillna(dataset['Age'].mean(), inplace=True)

`fillna()`函数用于填充缺失值，`inplace=True`表示直接修改原数据集。

3. **删除含有缺失值的其他特征列**:

   dataset.dropna(axis=1, how='any', inplace=True)  # 'how'='any'表示只要有一列有缺失值就删除整行

`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。

4. **获取处理后的样本集的行列数**:

   new_shape = dataset.shape
   print(f"处理后的样本集的行数: {new_shape[0]}")
   print(f"处理后的样本集的列数: {new_shape[1]}")

注意，上述操作假设了'Age'列是数值类型，如果是分类变量或其他特殊情况，处理方式会有所不同。

1. 导入‘titanic’数据集，查找缺失值，并删除无效行与列，并分别打印出删除前后的大小。 ''' titanic数据集包含11个特征，分别是： Survived:0代表死亡，1代表存活 Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3) Name:乘客姓名 Sex:乘客性别 Age:乘客年龄(有缺失) SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值) Parch:乘客父母/孩子的个数(整数值) Ticket:票号(字符串) Fare:乘客所持票的价格(浮点数，0-500不等) Cabin:乘客所在船舱(有缺失) Embark:乘客登船港口:S、C、Q(有缺失) ''' import seaborn as sns import pandas as pd titanic=sns.load_dataset('titanic')#返回DataFrame类型的数据

好的，以下是代码实现：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# 读取titanic数据集
titanic = sns.load_dataset('titanic')

# 查找缺失值
print(titanic.isnull().sum())

# 删除无效行与列
titanic.dropna(inplace=True)
titanic.drop(['deck', 'embark_town'], axis=1, inplace=True)

# 打印删除前后的大小
print('删除前：', titanic.shape)
print('删除后：', titanic.dropna().shape)

解释一下，我们使用 Seaborn 库的 `load_dataset()` 函数读取 titanic 数据集，并使用 `isnull()` 函数查找缺失值。接下来，我们使用 `dropna()` 函数删除无效行，并使用 `drop()` 函数删除了无效列（'deck' 和 'embark_town' 列）。最后，我们打印出删除前后的大小，其中 `shape` 属性可以返回 DataFrame 的行列数。注意，我们需要使用 `inplace=True` 参数把删除后的结果保存回原 DataFrame 中。