如何在％NAN高于某个数字的情况下删除浮点功能？

Question

我正在尝试删除一项功能，该功能如果为float且缺失值的数量大于特定数量。

我尝试过：

# Define threshold to 1/6
threshold = 0.1667

# Drop float > threshold 
for f in data: 
if data[f].dtype==float & data[f].isnull().sum() / data.shape[0] > threshold: del data[f]

..这会引发错误：

  

TypeError：＆：'type'和不支持的操作数类型   'numpy.float64'

将不胜感激。

Answer 1

仅将DataFrame.select_dtypes用于浮点列，检查缺失值并获取mean-sum/count并按Series.reindex添加另一个非浮点列，最后按{{1}进行过滤}由boolean indexing到inverse的条件>：

<=