import pandas as pd data = pd.read_csv("src/death.csv", index_col='Unnamed: 0') ########### Begin ########## # 删除缺失值超过 80% 的行 # 删除缺失值超过 80% 的列 ########### End ########## print(data)
时间: 2024-03-17 11:46:52 浏览: 162
好的,可以使用dropna函数来删除缺失值超过80%的行或列。其中,参数thresh表示保留非缺失值的数量,如果小于该数量,则删除该行或列。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集,假设数据集文件名为death.csv
data = pd.read_csv("death.csv", index_col='Unnamed: 0')
# 删除缺失值超过80%的行
data = data.dropna(thresh=data.shape[1]*0.2)
# 删除缺失值超过80%的列
data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0]*0.2)
# 输出处理后的数据集
print(data)
```
需要注意的是,删除行或列会改变数据集的大小,因此在删除缺失值之前需要先了解数据集的具体情况,确保删除后的数据集仍然能够满足分析需求。
相关问题
import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))
你的代码存在语法错误,正确的写法应该是:
```python
import pandas as pd
import re
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')
```
在导入模块时,每个模块应该单独占一行。另外,`open()`函数在读取csv文件时不是必须的,`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。
pd.read_csv 怎么保留pd.to_csv的索引
要保留`pd.to_csv`的索引,可以在使用`pd.read_csv`读取csv文件时,将`index_col`参数设置为0或者False。具体方法如下所示:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件并保留索引
data = pd.read_csv('file.csv', index_col=0)
# 对数据进行处理
# 将处理后的数据保存为csv文件并保留索引
data.to_csv('new_file.csv', index=True)
```
其中,`index_col=0`表示将第一列作为索引,如果不需要索引,则可以将`index_col`设置为`False`。在使用`pd.to_csv`保存csv文件时,将`index`参数设置为`True`即可保留索引。
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