去除一列空值大于80%的列

在数据分析或数据清洗过程中，如果某列的缺失值占比超过80%，通常意味着该列的信息量非常有限，可能对后续分析造成较大影响。要去除这样的列，你可以按照以下步骤操作：

1. **计算缺失值比例**：首先，使用编程语言如Python（Pandas库）或R（dplyr包）计算每列的空值占比。

import pandas as pd
df_null_counts = df.isnull().sum() / df.shape[0]

2. **筛选条件**：确定阈值为80%，即所有占比超过这个数值的列。

highly_missing_columns = df_null_counts[df_null_counts > 0.8].index.tolist()

3. **删除列**：基于筛选出的结果，从原始DataFrame中删除这些列。

df = df.drop(columns=highly_missing_columns)

4. **验证结果**：最后检查处理后的数据，确认已无空值占比超过80%的列。

print(df.info())