如何删除空值大于40的列
时间: 2024-04-20 10:27:08 浏览: 49
可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法结合 isna() 和 sum() 方法来删除空值大于指定阈值的列。具体步骤如下:
1. 读取数据集,例如使用 pandas 库中的 read_csv() 方法读取 csv 文件。
2. 统计每一列的空值数量,可以使用 isna() 和 sum() 方法,例如通过 df.isna().sum() 统计每一列的空值数量。
3. 找到空值数量大于指定阈值的列,例如要删除空值数量大于 40 的列,可以使用 df.isna().sum() > 40 来进行筛选。
4. 使用 dropna() 方法删除指定列,例如通过 df.dropna(thresh=len(df)-40, axis=1, inplace=True) 删除空值数量大于 40 的列。
注意:以上操作仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
相关问题
写一个mysql语句,更新d列,当a列大于等于9分显示满意,小于9分为不满意,空值返回空值
假设表名为`table_name`,可以使用以下MySQL语句实现更新d列:
```
UPDATE table_name
SET d = CASE
WHEN a >= 9 THEN '满意'
WHEN a < 9 THEN '不满意'
ELSE NULL
END
WHERE a IS NOT NULL;
```
其中,使用了`CASE`语句对不同情况进行处理。其中,`a`列大于等于9分时,`d`列会被更新为`满意`,小于9分时,`d`列会被更新为`不满意`,如果`a`列的值为`NULL`,则`d`列会被更新为`NULL`。此外,在`WHERE`子句中排除了`a`列为`NULL`的情况,避免了更新无效数据。
用python写代码 读取xlsx文件将第二列非法性数据为0且第三列角色数量数据大于1,但是第七列variance数据为空值,将12512.159填充在第七列空值处,并保存文件
好的,我理解了你的要求。你可以使用Python中的pandas库来读取和操作Excel文件,下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("your_file_path.xlsx")
# 根据条件选择行
mask = (df.iloc[:, 1] == 0) & (df.iloc[:, 2] > 1) & (df.iloc[:, 6].isnull())
df.loc[mask, 6] = 12512.159
# 保存文件
df.to_excel("your_output_file_path.xlsx", index=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用`pd.read_excel`方法读取Excel文件,并将其存储在DataFrame对象`df`中。接着,我们使用布尔掩码选择符合特定条件的行,其中`iloc`方法用于选择第二列、第三列和第七列的数据。最后,我们使用`loc`方法将符合条件的行的第七列数据填充为12512.159,并使用`to_excel`方法将DataFrame对象保存为Excel文件。
这只是一个简单的示例代码,你需要根据你的具体情况进行调整。