如何根据数据帧的NAN百分比删除列? [英] How to drop column according to NAN percentage for dataframe?
本文介绍了如何根据数据帧的NAN百分比删除列?的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
对于df
的某些列,如果该列的80%为NAN
.
For certain columns of df
, if 80% of the column is NAN
.
删除此类列的最简单代码是什么?
What's the simplest code to drop such columns?
推荐答案
您可以使用 mean
的权限,然后通过
You can use isnull
with mean
for treshold and then remove columns by boolean indexing
with loc
(because remove columns), also need invert condition - so <.8
means remove all columns >=0.8
:
df = df.loc[:, df.isnull().mean() < .8]
示例:
np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.random((100,5)), columns=list('ABCDE'))
df.loc[:80, 'A'] = np.nan
df.loc[:5, 'C'] = np.nan
df.loc[20:, 'D'] = np.nan
print (df.isnull().mean())
A 0.81
B 0.00
C 0.06
D 0.80
E 0.00
dtype: float64
df = df.loc[:, df.isnull().mean() < .8]
print (df.head())
B C E
0 0.278369 NaN 0.004719
1 0.670749 NaN 0.575093
2 0.209202 NaN 0.219697
3 0.811683 NaN 0.274074
4 0.940030 NaN 0.175410
如果要删除最小值的列 dropna
与参数thresh
和axis=1
一起使用可很好地删除列:
If want remove columns by minimal values dropna
working nice with parameter thresh
and axis=1
for remove columns:
np.random.seed(1997)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([np.nan,1], p=(0.8,0.2),size=(10,10)))
print (df)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 NaN NaN NaN 1.0 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 1.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 1.0 NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN 1.0
5 NaN NaN NaN 1.0 1.0 NaN NaN 1.0 NaN 1.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN
9 1.0 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN 1.0 NaN NaN
df1 = df.dropna(thresh=2, axis=1)
print (df1)
0 3 4 5 7 9
0 NaN 1.0 1.0 NaN NaN NaN
1 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN 1.0 NaN NaN
3 NaN NaN 1.0 NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN 1.0 NaN 1.0
5 NaN 1.0 1.0 NaN 1.0 1.0
6 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN
9 1.0 NaN 1.0 NaN 1.0 NaN
用于非布尔数据
一列中的NaN条目总数必须少于条目总数的80%:
Total number of NaN entries in a column must be less than 80% of total entries:
df = df.loc[:, df.isnull().sum() < 0.8*df.shape[0]]
这篇关于如何根据数据帧的NAN百分比删除列?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
查看全文