【Educoder数据挖掘实训】冗余值的处理

开挖

这个题就比较容易了，实训里的要求写的也比较清楚。

主要是讲解了 d r o p _ d u p l i c a t e s drop\_duplicates drop_duplicates函数，该函数补全如下：

python 复制代码

DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False, ignore_index=False)

其中， s u b s e t subset subset是固定那些行， k e e p keep keep是针对冗余信息的处理方式， i n p l a c e inplace inplace是指是否对表格进行直接修改， i g n o r e _ i n d e x ignore\_index ignore_index表示是否重置索引。

题目还介绍了 r e s e t _ i n d e x reset\_index reset_index函数，只需要按照题目要求完成即可。

代码如下：

python 复制代码

import pandas as pd

data = pd.read_csv("src/death.csv", index_col='Unnamed: 0')

data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0] * 0.2)
data = data.dropna(axis=0, thresh=data.shape[1] * 0.2)

a = pd.isna(data).sum()
cols = [x for i, x in enumerate(a.index) if a[i] > 0]

mode_list = 'FIPS Admin2'
for i in cols:
    if mode_list.find(i) != -1: 
        data[i] = data[i].fillna(data[i].mode().iloc[0])
    else:
        data[i] = data[i].fillna(data.mean()[i])

########## Begin ##########
df = pd.DataFrame(data = data)
#去除所有重复项
df = df.drop_duplicates(keep = False)
#重置索引，从0重新开始
data = df.reset_index(drop = True)

########## End ##########

print(data)

做一些补充

如果前几个实训有过尝试就会发现， d a t a data data本身就是一个 D a t a F r a m e DataFrame DataFrame类型的数据，所以我们根本不需要强制转换类型，也就是

python 复制代码

df = pd.DataFrame(data = data)

这一步是完全没用的，直接对 d a t a data data操作即可。

代码更改为：

python 复制代码

import pandas as pd

data = pd.read_csv("src/death.csv", index_col='Unnamed: 0')

data = data.dropna(axis=1, thresh=data.shape[0] * 0.2)
data = data.dropna(axis=0, thresh=data.shape[1] * 0.2)

a = pd.isna(data).sum()
cols = [x for i, x in enumerate(a.index) if a[i] > 0]

mode_list = 'FIPS Admin2'
for i in cols:
    if mode_list.find(i) != -1: 
        data[i] = data[i].fillna(data[i].mode().iloc[0])
    else:
        data[i] = data[i].fillna(data.mean()[i])

########## Begin ##########
#去除所有重复项
data = data.drop_duplicates(keep = False)
#重置索引，从0重新开始
data = data.reset_index(drop = True)

########## End ##########

print(data)

但是上述的 d r o p drop drop函数里有一个参数叫 i g n o r e _ i n d e x ignore\_index ignore_index，难道不可以直接对这个参数进行操作进而不需要 r e s e t _ i n d e x reset\_index reset_index了吗？

不可以，因为 E d u c o d e r Educoder Educoder上给出的 P a n d a s Pandas Pandas版本过于老旧，当时的 d r o p _ d u p l i c a t e s drop\_duplicates drop_duplicates函数还只有三个参数，并不能自行重置索引。

而在 r e s e t i n d e x reset_index resetindex函数中的 d r o p drop drop，则是是否保留原索引列。如果直接调用这个函数而不置 d r o p drop drop为 T r u e True True的话， d r o p drop drop默认为 F a l s e False False会单独将原索引列保留为一个普通列。