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pandas數(shù)據(jù)清洗實現(xiàn)刪除的項目實踐

 更新時間：2022年06月17日 09:59:06   作者：ACxz  
本文主要介紹了pandas數(shù)據(jù)清洗實現(xiàn)刪除的項目實踐，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

準(zhǔn)備工作（導(dǎo)入庫、導(dǎo)入數(shù)據(jù)）

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as ?sns
sns.set_style("darkgrid") ??
list_csv = ['Amazon_top_selling_book.csv','breast_cancer_wisconsin.csv','diamonds.csv','insurance.csv','netflix_titles.csv','penguins.csv',
           'titanic.csv','winequality-red.csv']
dic_path = r'C:\Users\pandas\Desktop\task\228datasets\datasets'
part_data = pd.read_csv(dic_path+'\\'+list_csv[4])
part_data
 show_idtypetitledirectorcastcountrydate_addedrelease_yearratingdurationlisted_indescription
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.......................................

8807 rows × 12 columns

檢測數(shù)據(jù)情況

Hint:該函數(shù)用于檢測任意DataFrame中缺失值情況

def missing_values_table(df):
        mis_val = df.isnull().sum()
        mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
        mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
        mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
        columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
        mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
            mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
        '% of Total Values', ascending=False).round(1)
        print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
            "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
              " columns that have missing values.")
        return mis_val_table_ren_columns

missing_values_table(part_data)

Your selected dataframe has 12 columns.
There are 6 columns that have missing values.

 Missing Values% of Total Values
director263429.9
country8319.4
cast8259.4
date_added100.1
rating40.0
duration30.0

DataFrame.drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None, inplace=False)

參數(shù)說明：

  • labels 就是要刪除的行列的名字，用列表給定
  • axis 默認(rèn)為0，指刪除行，因此刪除columns時要指定axis=1；
  • index 直接指定要刪除的行
  • columns 直接指定要刪除的列
  • inplace=False，默認(rèn)該刪除操作不改變原數(shù)據(jù)，而是返回一個執(zhí)行刪除操作后的新dataframe；
  • inplace=True，則會直接在原數(shù)據(jù)上進(jìn)行刪除操作，刪除后無法返回。

方式一：刪除指定行或列

labels+axis

demo = part_data.drop(['director'], axis=1)
missing_values_table(demo)

Your selected dataframe has 11 columns.
There are 5 columns that have missing values.

 Missing Values% of Total Values
country8319.4
cast8259.4
date_added100.1
rating40.0
duration30.0

方式二：利用boolean刪除滿足條件元素所在的行

df = df.drop(df[].index)

# 刪除release_year年份在2009年之前的行
demo = part_data.drop(part_data[part_data["release_year"]<2009].index)
demo.shape

(7624, 12)

 到此這篇關(guān)于pandas數(shù)據(jù)清洗實現(xiàn)刪除的項目實踐的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas數(shù)據(jù)清洗刪除內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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