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我正在使用 pandas 和 numpy。
我想删除 9000 x 13 训练数据框中的每一列,其中至少 20% 的条目的值为 -200。在本例中,-200 就像缺失值或 NaN,因此我删除了无用的变量。我有下面的数据样本。任何帮助,将不胜感激。这是某种尝试: train_mod = train.loc[:, train.isnull().mean() <.2]
A B C D E F \
5723 0.5 846.25 -200 2.619270 627.50 79.0
4014 1.5 1016.25 -200 6.810175 848.50 99.0
4074 2.0 -200.00 -200 -200.000 -200.00 114.0
4577 1.6 950.50 -200 8.649763 925.50 351.0
6691 4.7 1469.75 -200 25.820425 1449.75 677.0
2889 0.5 902.50 -200 2.676091 631.25 -200.0
4387 2.0 1095.75 -200 12.972673 1082.75 310.0
4289 1.0 885.50 -200 2.695146 632.50 -200.0
2887 2.3 1355.00 -200 16.611225 1198.25 129.0
5694 1.1 936.25 -200 6.821513 849.00 127.0
最佳答案
您可以尝试使用numpy.where()
创建一个新的“tagging_column”
。然后使用它在 groupby
中创建一个计数列,然后根据计数进行聚合。然后最后计算比率。如果比率为>=20%
,则删除所有负200或更低值
的标记。
考虑:
>>> df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5,6,7,8,9], 'val':[100,200,-250,2000,20312039,12485,-300,-350,-60494]})
>>> df
id val
0 1 100
1 2 200
2 3 -250
3 4 2000
4 5 20312039
5 6 12485
6 7 -300
7 8 -350
8 9 -60494
>>> df['Check Negative 200'] = np.where(df['val'] <=-200, ['Negative 200 or lower'], ['Greater than -200'])
>>> df
id val Check Negative 200 Count
0 1 100 Greater than -200 5
1 2 200 Greater than -200 5
2 3 -250 Negative 200 or lower 4
3 4 2000 Greater than -200 5
4 5 20312039 Greater than -200 5
5 6 12485 Greater than -200 5
6 7 -300 Negative 200 or lower 4
7 8 -350 Negative 200 or lower 4
8 9 -60494 Negative 200 or lower 4
>>> df['Count'] = df.groupby('Check Negative 200')['Check Negative 200'].transform('count')
>>> df
id val Check Negative 200 Count
0 1 100 Greater than -200 5
1 2 200 Greater than -200 5
2 3 -250 Negative 200 or lower 4
3 4 2000 Greater than -200 5
4 5 20312039 Greater than -200 5
5 6 12485 Greater than -200 5
6 7 -300 Negative 200 or lower 4
7 8 -350 Negative 200 or lower 4
8 9 -60494 Negative 200 or lower 4
>>> dd = dict(df['Check Negative 200'].value_counts())
>>> dd
{'Greater than -200': 5, 'Negative 200 or lower': 4}
if dd['Negative 200 or lower']/len(df) > .2:
df = df[df['Check Negative 200'].isin(['Greater than -200'])]
else:
pass
>>> df
id val Check Negative 200 Count
0 1 100 Greater than -200 5
1 2 200 Greater than -200 5
3 4 2000 Greater than -200 5
4 5 20312039 Greater than -200 5
5 6 12485 Greater than -200 5
您还可以删除添加的列,以便您的列与输入保持相同。
>>> del df['Check Negative 200']
>>> del df['Count']
>>> df.reset_index(inplace = True, drop = True)
>>> df
id val
0 1 100
1 2 200
2 4 2000
3 5 20312039
4 6 12485
关于python - 如果数据框的至少 20% 的条目采用特定值,如何使用 pandas/numpy 删除数据框的特征/列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58541056/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!