如何从 python 中的完整数据集创建缺失值率（10%、20% 等）

【问题标题】：how to create missing value rate (10%,20% etc.) from complete dataset in python如何从 python 中的完整数据集创建缺失值率（10%、20% 等）
【发布时间】：2019-08-25 17:41:16
【问题描述】：

谁能告诉我如何从 python 中的原始数据集创建具有不同百分比的缺失值的数据集，例如（10%，20%）。

【问题讨论】：

请告诉您到目前为止您尝试了什么，并举例说明您正在处理的数据集！

标签： python missing-data

【解决方案1】：

10%

import random
a_list = range(25)
print(random.sample(a_list,len(a_list) - len(a_list)//10))

但它不会保留顺序

如果您需要保持秩序

import random
a_list = range(25)
indexes = sorted(random.sample(range(len(a_list)),len(a_list)//10),reverse=True)
for i in indexes:
    del a_list[i]
print(a_list)

是一种方式。

如果您希望有 10% 的机会删除任何元素

new_list = [x for x in a_list if random.random()>0.1]

【讨论】：