csv文件数据清洗流程答案

【问题标题】：csv file data cleaning processcsv文件数据清洗流程
【发布时间】：2020-08-22 08:31:00
【问题描述】：

enter image description here 见附件截图。我想删除包含“未命名”列中条目的所有行。我知道data.drop(data.columns[27], axis=1, inplace=True) 可以删除该列，但它不会删除整行

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('/home/syed/ML-Notebook/FL-P1/DATASET_FRAUDE.csv',
                 engine='python',
                 encoding=('latin1'),
                 parse_dates=['FECHA_SINIESTRO','FECHA_INI_VIGENCIA','FECHA_FIN_VIGENCIA','FECHA_DENUNCIO'])


#data.drop(data.columns[27], axis=1, inplace=True)

print(data.info())

【问题讨论】：

我猜删除第 27 列的整行会清空整个数据框？

标签： python pandas data-analysis data-cleaning

【解决方案1】：

df = df[df['Unnamed: 27'].astype(str).map(len) >0]
df

删除列：

df = df.loc[:, ~df.columns.str.contains('^Unnamed')]

【讨论】：

【解决方案2】：

要删除符合条件的行，您可以执行以下操作：

df = df.drop(df[df.column_name == 'Unnamed'].index)

不过这个问题应该会有所帮助：Deleting DataFrame row in Pandas based on column value

【讨论】：