如何在数据预处理中，对缺失值率大于60%的列的属性筛选出来

在数据预处理中，如果需要筛选出缺失值率大于60%的列，通常会采用以下步骤：

1. **检查数据**：首先，加载数据集并计算每个特征（列）的缺失值比例。这可以使用pandas库的`isnull().sum()`函数，然后除以总行数得到每列的缺失值占比。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame
missing_values = df.isnull().sum() / len(df)

2. **创建条件**：定义一个阈值，例如60%，用于判断哪些列的缺失值过多。你可以创建一个新的Series，其中的值是原缺失值系列和这个阈值的比较结果。

threshold = 0.60
high_missing_cols = missing_values[missing_values > threshold]

3. **筛选列**：最后，用布尔索引来从原始DataFrame中选择缺失值超过60%的列。

high_missing_columns = df.columns[high_missing_cols.index]

现在`high_missing_columns`就是包含那些缺失值率超过60%的列名列表。