Python实现遍历大量表格文件并筛选出数据缺失率低的文件

以下是详细讲解“Python实现遍历大量表格文件并筛选出数据缺失率低的文件”的完整攻略。

思路

1. 定义函数，读取Excel表格数据；
2. 统计每个Excel表格中缺失值的数量，计算缺失率；
3. 筛选出缺失率低于给定阈值的Excel表格；
4. 将符合要求的Excel表格文件名保存到列表中。
5. 依次读取遍历目录下所有 Excel 表格文件，调用上述函数得到缺失率低于给定阈值的表格列表，输出筛选结果。

代码实现

以下是Python代码实现。假设要筛选数据缺失率低于阈值 5% 的Excel文件，并将符合条件的文件名保存到列表中：

import os
import pandas as pd

def get_na_rate(file_path):
    """计算文件中数据缺失比例"""
    data = pd.read_excel(file_path)
    nrows, ncols = data.shape
    na_num = data.isnull().sum().sum() # 缺失值数量
    na_rate = (na_num / (nrows * ncols)) * 100 # 缺失率
    return na_rate

def filter_files(dir_path, threshold):
    """筛选缺失率低于给定阈值的Excel表格文件"""
    file_list = [] # 保存符合条件的文件
    for root, dirs, files in os.walk(dir_path):
        for file in files:
            if file.endswith(".xlsx"):
                file_path = os.path.join(root, file)
                na_rate = get_na_rate(file_path)
                if na_rate < threshold:
                    file_list.append(file_path)
    return file_list

if __name__ == "__main__":
    dir_path = "/path/to/directory"
    threshold = 5 # 缺失率阈值
    file_list = filter_files(dir_path, threshold)
    print(file_list)

示例说明

下面以患者数据文件夹为例说明如何使用这段代码。假设该目录下有多个患者的数据文件，需要筛选出缺失率低于 5% 的文件，并将其保存到一个列表中。

1. 患者数据文件夹中包含了多个Excel数据表格文件，每个表格文件包含了不同患者的测量数据。
   /path/to/directory/
- patient1.xlsx
- patient2.xlsx
- patient3.xlsx
- ...

2. 设置阈值为 5%。

python
threshold = 5 # 缺失率阈值

1. 调用"filter_files"函数，获取所有缺失率低于 5% 的Excel表格文件。

python
file_list = filter_files(dir_path, threshold)

1. 输出筛选结果

python
print(file_list)

输出结果为一个列表，包含了所有缺失率低于 5% 的Excel表格文件。

['/path/to/directory/patient1.xlsx', '/path/to/directory/patient2.xlsx', ...]

这些文件可以进一步分析、处理或合并，用于数据可视化、机器学习等领域。