Question

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
d= df.loc[df.isnull().sum(axis=1)>5]
d.dropna(axis=0,inplace=True)
print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

我将输出为

Ord_id                 0.00
Prod_id                0.00
Ship_id                0.00
Cust_id                0.00
Sales                  0.24
Discount               0.65
Order_Quantity         0.65
Profit                 0.65
Shipping_Cost          0.65
Product_Base_Margin    1.30

dtype: float64

但输出是

Ord_id                 0.00
Prod_id                0.00
Ship_id                0.00
Cust_id                0.00
Sales                  0.00
Discount               0.42
Order_Quantity         0.42
Profit                 0.42
Shipping_Cost          0.42
Product_Base_Margin    1.06

dtype: float64

Answer 1

尝试这种方式：

df.drop(df[df.isnull().sum(axis=1)>5].index,axis=0,inplace=True)

print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

Answer 2

我认为您正在尝试查找具有空值总和大于5的行索引。使用np.where而非df.loc查找索引，然后将其删除。

尝试：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
d = np.where(df.isnull().sum(axis=1)>5)
df= df.drop(df.index[d])
print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

输出：

Ord_id                 0.00
Prod_id                0.00
Ship_id                0.00
Cust_id                0.00
Sales                  0.00
Discount               0.42
Order_Quantity         0.42
Profit                 0.42
Shipping_Cost          0.42
Product_Base_Margin    1.06
dtype: float64

Answer 3

试试这个，应该可以

df = df[df.isnull().sum(axis=1) <= 5]
print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

Answer 4

试试这个解决方案


import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
df = df[df.isnull().sum(axis=1)<=5]
print(round(100*(df.isnull().sum()/len(df.index)),2))

Answer 5

这应该可行。

df = df.drop(df[df.isnull().sum(axis=1) > 5].index)

print(round(100 * (df.isnull().sum() / len(df.index)), 2))

从缺失值大于5的行中删除缺失值，然后在每列中打印缺失值的百分比

5 个答案: