如何删除数据帧（Python）中完成率较低的某些特性

Question

我有一个超过450个变量和超过500000行的数据帧。但是，有些变量有空值​​90%以上。我想删除超过>；90%空行

我描述了我的变量：

数据帧：

df = pd.DataFrame({
    'A':list('abcdefghij'),
     'B':[4,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
     'C':[7,8,np.nan,4,2,3,6,5, 4, 6],
     'D':[1,3,5,np.nan,1,0,10,7, np.nan, 5],
     'E':[5,3,6,9,2,4,7,3, 5, 9],
     'F':list('aaabbbckfr'),
     'G':[np.nan,8,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan,np.nan, np.nan, np.nan]})

print(df)
   A    B  C   D  E  F    G
0  a  4.0  7   1  5  a  NaN
1  b  NaN  8   3  3  a  8.0
2  c  NaN  NaN 5  6  a  NaN
3  d  NaN  4  NaN 9  b  NaN
4  e  NaN  2   1  2  b  NaN
5  f  NaN  3   0  4  b  NaN
6  g  NaN  6  10  7  c  NaN
7  h  NaN  5   7  3  k  NaN
8  i  NaN  4  NaN 5  f  NaN
9  j  NaN  6   5  9  r  NaN

描述：

desc = df.describe(include = 'all')
d1 = desc.loc['varType'] = desc.dtypes
d3 = desc.loc['rowsNull'] = df.isnull().sum()
d4 = desc.loc['%rowsNull'] = round((d3/len(df))*100, 2)

print(desc)
                A        B        C        D        E       F        G
count          10        1       10       10       10      10        1
unique         10      NaN      NaN      NaN      NaN       6      NaN
top             i      NaN      NaN      NaN      NaN       b      NaN
freq            1      NaN      NaN      NaN      NaN       3      NaN
mean          NaN        4      5.4      4.3      5.3     NaN        8
std           NaN      NaN  2.22111  3.16403  2.45176     NaN      NaN
min           NaN        4        2        0        2     NaN        8
25%           NaN        4        4      1.5     3.25     NaN        8
50%           NaN        4      5.5      4.5        5     NaN        8
75%           NaN        4     6.75      6.5     6.75     NaN        8
max           NaN        4        9       10        9     NaN        8
varType    object  float64  float64  float64  float64  object  float64
rowsNull        0        9        1        2        0       0        9
%rowsNull       0       90       10       20        0       0       90

在这个例子中，我们只有两个特性来删除“B”和“G”。 但在我的例子中，我发现了40个变量的“%rowsnll”大于>；90%，我怎么能不考虑这些变量在我的建模

我不知道怎么做

请帮帮我

谢谢

Answer 1

根据你的代码，你可以

keepCols = desc.columns[desc.loc['%rowsNull'] < 90]
df = df[keepCols]