def get_missing_ratio(data, ratio): missing_ratio = pd.DataFrame({'ratio': data.isnull().sum() / data.shape[0]}) missing_ratio['name'] = [data[c] if c != 'target' else 'target' for c in missing_ratio.index] return missing_ratio[missing_ratio['ratio'] >= ratio].reset_index().rename(columns={'index': 'col'})

这是一个名为 `get_missing_ratio` 的函数，它计算数据框中每个列的缺失值比例，并返回缺失值比例大于或等于指定阈值的列的信息。

下面是函数的解释：

def get_missing_ratio(data, ratio):
    missing_ratio = pd.DataFrame({'ratio': data.isnull().sum() / data.shape[0]})
    missing_ratio['name'] = [data[c] if c != 'target' else 'target' for c in missing_ratio.index]
    return missing_ratio[missing_ratio['ratio'] >= ratio].reset_index().rename(columns={'index': 'col'})

函数的参数包括两个：
- `data`：一个数据框，表示要计算缺失值比例的数据。
- `ratio`：一个浮点数，表示缺失值比例的阈值。

函数的主要步骤如下：
1. 创建一个名为 `missing_ratio` 的新数据框，其中包含每个列的缺失值比例。使用 `data.isnull().sum() / data.shape[0]` 计算每列的缺失值比例，并将结果存储在 `ratio` 列中。
2. 创建一个名为 `name` 的新列，其中包含每个列的名称。如果列名不是 `'target'`，则将对应的列名存储在 `name` 列中；如果列名是 `'target'`，则将字符串 `'target'` 存储在 `name` 列中。
3. 从 `missing_ratio` 中选择缺失值比例大于或等于 `ratio` 的行，并重置索引。然后，将索引列重命名为 `'col'`。
4. 返回经过处理的数据框。

请注意，在调用此函数之前，确保已经导入了 `pd`（即Pandas）库，并且将数据框和阈值作为参数传递给函数。