pandas删除最多缺失值的列

完成李沐书上的练习
下面展示一些 pandas删除最多缺失值的列。

// 方案一
   NumRooms Alley   Price
0       NaN  Pave  127500
1       2.0   NaN  106000
2       4.0   NaN  178100
3       NaN   NaN  140000

data.isnull() #判断缺乏值，有则为True

NumRooms	Alley	Price
0	True	False	False
1	False	True	False
2	False	True	False
3	True	True	False

data.isnull().sum() #计算列中缺乏值得总数

NumRooms    2
Alley       3
Price       0
dtype: int64

data.isnull().sum().idxmax() #得到最大缺失值的索引

'Alley'

data.drop(data.isnull().sum().idxmax(),axis=1) #按列删除 ‘Alley’


NumRooms	Price
0	NaN	127500
1	2.0	106000
2	4.0	178100
3	NaN	140000

方案二

data.count(axis='index') #直接按列得到非缺失值的个数，

NumRooms    2
Alley       1
Price       4
dtype: int64

data.drop(data.count(axis='index').idxmin(),axis=1)


NumRooms	Price
0	NaN	127500
1	2.0	106000
2	4.0	178100
3	NaN	140000

data.drop(data.count(axis='index').idxmin(),axis=1,inplace=True) #替换原来的data

data

NumRooms	Price
0	NaN	127500
1	2.0	106000
2	4.0	178100
3	NaN	140000