如何删除具有至少20%缺失值的列

Question

是否有一种有效的方法来删除至少有20%缺失值的列？

假设我的数据框如下:

   A      B      C      D
0  sg     hh     1      7
1  gf                   9
2  hh                   10
3  dd                   8
4                       6 
5  y                    8`

删除列后,数据框如下所示:

   A       D
0  sg      7
1  gf      9
2  hh      10
3  dd      8
4          6 
5  y       8`

Answer 1

您可以使用boolean indexing在columns那里的计notnull数值越大则80%:

df.loc[:, pd.notnull(df).sum()>len(df)*.8]

这在许多情况下都很有用,例如,删除值大于的列数1:

df.loc[:, (df > 1).sum() > len(df) *. 8]

另外,对于.dropna()情况下,你还可以指定thresh的关键字.dropna()通过@EdChum所示:

df.dropna(thresh=0.8*len(df), axis=1)

后者会稍快一些:

df = pd.DataFrame(np.random.random((100, 5)), columns=list('ABCDE'))
for col in df:
    df.loc[np.random.choice(list(range(100)), np.random.randint(10, 30)), col] = np.nan

%timeit df.loc[:, pd.notnull(df).sum()>len(df)*.8]
1000 loops, best of 3: 716 µs per loop

%timeit df.dropna(thresh=0.8*len(df), axis=1)
1000 loops, best of 3: 537 µs per loop