如何根据数据帧的NAN百分比删除列？

Question

对于某些列df,如果列的80%是NAN.

删除这些列的最简单的代码是什么？

Answer 1

您可以使用isnull与mean用于treshold,然后删除列boolean indexing用loc(因为删除列),还需要反转的条件-因此<.8意味着删除所有列>=0.8:

df = df.loc[:, df.isnull().mean() < .8]

样品:

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

如果想要通过最小值删除列,使用dropnanice参数thresh和axis=1删除列:

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

编辑:对于非布尔数据

列中NaN条目的总数必须少于总条目的80%:

 df = df.loc[:, df.isnull().sum() < 0.8*df.shape[0]]

Answer 2

你可以使用熊猫dropna。例如：

df.dropna(axis=1, thresh = int(0.2*df.shape[0]), inplace=True)

请注意，我们使用 0.2，即 1-0.8，因为thresh指的是非 NA 值的数量

Answer 3

df.dropna(thresh=np.int((100-percent_NA_cols_required)*(len(df.columns)/100)),inplace=True)

如果要删除该行，基本上 pd.dropna 需要 number(int) 的 non_na cols。

Answer 4

正如评论中所建议的，如果您使用sum()布尔测试，您可以获得出现的次数。

代码：

def get_nan_cols(df, nan_percent=0.8):
    threshold = len(df.index) * nan_percent
    return [c for c in df.columns if sum(df[c].isnull()) >= threshold]  

用作：

del df[get_nan_cols(df, 0.8)]