如何从分类数据中删除NAs？

从分类数据中删除NAs的方法有多种。下面是一种常见的方法：

首先，需要使用pandas库加载数据集。假设我们的数据集名为df，其中包含一个名为"category"的分类列。

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，我们可以使用pandas的dropna()函数删除包含NAs的行。

# 删除包含NAs的行
df = df.dropna(subset=['category'])

在上述代码中，我们通过指定'subset'参数为'category'来指明我们希望删除哪一列的NAs。这样就会删除包含NAs的行。

除此之外，如果你希望用特定的值来替换NAs，你可以使用fillna()函数。

# 用指定的值替换NAs
df['category'].fillna('Unknown', inplace=True)

上述代码将会用"Unknown"替换分类列中的NAs。

此外，如果你希望将NAs删除后的数据保存到新的文件中，你可以使用to_csv()函数。

# 将删除NAs后的数据保存到新文件中
df.to_csv("clean_data.csv", index=False)

上述代码将会将删除NAs后的数据保存到名为"clean_data.csv"的文件中，同时不包含索引列。

总结起来，从分类数据中删除NAs的步骤如下：

1. 使用pandas库加载数据集。
2. 使用dropna()函数删除包含NAs的行，可以通过'subset'参数指定删除哪一列的NAs。
3. 如果需要，使用fillna()函数用特定的值替换NAs。
4. 可选地，使用to_csv()函数将删除NAs后的数据保存到新的文件中。

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