logoChat01.ai

Загрузка и очистка данных

Created on: February 4, 2025

Answered using O1 by Chat01

Question

Программе доступен файл data.csv.

Загрузите данные из этого файла, заполнив пропуски NaN прямо при загрузке.
Удалите строки, в которых есть Nan.
Выведите на экран размеры нового датасета через пробел
Формат ввода
Файл формата CSV

Формат вывода
Два целых числа - размеры датасета через пробел.

как это решить на python

Thought

Loading data

OK, let me see. The user wants to load data from data.csv, addressing missing values and eliminating rows with NaNs. Next, I’ll calculate the dataset's size after this process.

Nailing down the approach

Interestingly enough, I’m figuring out how to load data and address NaNs. Initially, I thought maybe splitting tasks could work, but now I’m pinging back to filling NaNs during loading.

Setting up the solution

I’m setting up to load data with pd.read_csv, specifying NaN handling. Filling missing values and dropping rows with NaNs, I’ll then print the dataset's dimensions.

Setting the stage

OK, let me see. I’m refining the code to load data from a CSV, treating missing values as NaNs, removing rows with NaN, and then printing the dimensions of the cleaned dataset.

Crafting the solution

I’m piecing together a minimal code snippet to load data, identify NaNs, remove rows with NaNs, and print the dataset's dimensions. This approach should be straightforward and effective.

Reasoned about загрузку и обработку данных for 18 seconds

Answer

Ниже приведён пример решения на Python с использованием библиотеки pandas.

  1. Считаем файл data.csv, при этом пустые значения или типичные маркеры пропусков (например, "NaN") автоматически будут интерпретированы как пропуски (NaN).
  2. Удалим все строки, где есть хоть один пропуск (dropna() удаляет строки с NaN по умолчанию).
  3. Выведем число строк и столбцов через пробел.
python
import pandas as pd

# Шаг 1. Считываем CSV, пропуски автоматически распознаются как NaN
df = pd.read_csv('data.csv')

# Шаг 2. Удаляем строки, содержащие хотя бы один NaN
df = df.dropna()

# Шаг 3. Выводим размеры набора данных (число строк и столбцов)
print(df.shape[0], df.shape[1])

Таким образом, в df останутся только те строки, в которых нет пропусков, и на экран будет выведено два целых числа: количество строк и количество столбцов итогового DataFrame.

Share this Q&A