小编Rob*_*usk的帖子

我试图应用过滤器来删除 NA 太多的列到我的 dask 数据框中：

df.dropna(axis=1, how='all', thresh=round(len(df) * .8))

不幸的是，dask dropnaAPI似乎与 Pandas 的API 略有不同，并且既不接受 anaxis也不接受threshold. 解决它的一种部分方法是逐列迭代并删除那些常量（无论它们是否填充了 NA，因为我不介意去掉常量）：

    for col in df.columns:
        if len(df[col].unique()) == 1:
            new_df = df.drop(col, axis = 1)

但这并不能让我应用阈值。我可以通过添加手动计算阈值：

elif sum(df[col].isnull().compute()) / len(df[col]) > 0.8:
    new_df = df.drop(col, axis = 1)

但我不确定打电话compute，len此时会是最佳选择，我很想知道是否有更好的方法来解决这个问题？