panda过滤缺失值列数高于100的数据

时间: 2024-04-01 13:38:28 浏览: 38

pandas中read_csv的缺失值处理方式

在数据分析领域，Pandas库是不可或缺的工具，它提供了丰富的数据处理功能，其中包括读取CSV文件。`read_csv`函数是Pandas用于读取逗号分隔值（CSV）文件的关键方法，它能够将CSV数据转化为DataFrame对象。然而，CSV文件中常常会出现缺失值，这些值通常表示为特定的字符串，如'NA'、'NaN'或空白。Pandas通过识别这些字符串并将其转化为浮点型的NaN值来处理缺失值。在`read_csv`函数中，处理缺失值的方法主要有以下几种： 1. **默认行为**：Pandas有一组默认的缺失值标识符，包括但不限于`-1.#IND`, `1.#QNAN`, `1.#IND`, `-1.#QNAN`, `#N/A N/A`, `#N/A`, `N/A`, `NA`, `#NA`, `NULL`, `NaN`, `-NaN`, `nan`, `-nan`, 和空字符串（''）。当读取CSV文件时，这些字符串会被自动识别并转化为`NaN`。 2. **na_values参数**：如果你的数据中存在其他表示缺失值的特殊字符串，可以通过`na_values`参数自定义这些标识符。例如，如果'Unknown'或'Not Given'在你的数据中表示缺失值，可以这样设置： ```python df = pd.read_csv('train.csv', na_values=['Unknown', 'Not Given']) ``` 这样，Pandas会把'Unknown'和'Not Given'也当作缺失值处理。 3. **keep_default_na参数**：默认情况下，`read_csv`会使用上述的默认缺失值列表。如果你想禁用这一行为，不将默认的缺失值标识符视为NaN，可以将`keep_default_na`参数设为`False`。这使得只有在`na_values`中明确列出的值才会被转化为NaN。例如： ```python df = pd.read_csv('train.csv', keep_default_na=False) ``` 这样的设置将不会自动处理默认的缺失值标识符，除非你在`na_values`中指定了它们。 4. **na_filter参数**：此参数控制是否进行缺失值检测。默认情况下，`na_filter=True`，这意味着Pandas会自动检测并处理缺失值。如果你希望完全关闭缺失值处理，可以设置为`False`，但这并不推荐，因为这可能会导致后续处理中遗漏缺失值。 5. **处理缺失值的方式**：除了在读取时处理缺失值，还可以在DataFrame对象上使用`fillna`、`dropna`等方法进行缺失值的填充或删除。例如，用0填充缺失值： ```python df.fillna(0, inplace=True) ``` 6. **缺失值的策略选择**：根据数据的特性，处理缺失值的策略可能包括填充（用平均值、中位数、众数等统计量或特定值填充）、删除（`dropna`函数）、插补（使用时间序列的前值或后值填补，例如`fillna(method='ffill')`或`fillna(method='bfill')`）或者创建指示缺失值的新列（例如`isna`和`notna`函数）。 Pandas的`read_csv`函数提供了灵活的缺失值处理机制，允许用户根据数据的实际情况定制处理策略。理解并熟练运用这些方法对于高效地处理数据至关重要。在实际工作中，应根据数据的质量和分析目标，明智地选择合适的缺失值处理方法。

假设你的数据存储在名为"panda"的Pandas DataFrame中，可以使用以下代码来过滤缺失值列数高于100的数据： ``` panda = panda.dropna(thresh=len(panda.index) - 100, axis=1) ``` 这将删除缺失值列数高于100的列。如果你希望删除缺失值行数高于100的行，可以使用以下代码： ``` panda = panda.dropna(thresh=100) ```

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