Как удалить столбцы pandas со слишком большим количеством значений NA [дубликат] ⇐ Python

[Anonymous]

Код: Выделить всё

print(df.columns.tolist())
print("columns count: ", len(df.columns.tolist()))
missing_info = df.isna().sum().to_frame()
missing_info.columns = ["NA count"]

missing_info

затем удалите столбцы по имени:

Код: Выделить всё

df.drop(columns=['AAA', 'BBB','CCC','DDD', 'EEE', 'FFF','GGG'], inplace=True)

Столбцы «AAA», «BBB», «CCC», «DDD», «EEE», «FFF», «GGG» не полностью соответствуют значениям NA. у них 10% значений не NA.

Я знаю, что этот метод полезен, но слишком болезненный и отнимает у меня слишком много времени...

есть ли какой-нибудь способ удалить столбцы pandas со слишком большим количеством значений NA?
другие решения устарели, а pandas постоянно меняется и не понятен решения в нем сегодня, в 2024 году.
другое решение

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/790 ... -na-values