可以使用df.iteritems()对数据帧进行循环。在for循环中设置一个条件来计算每列的NaN值百分比，并删除那些包含NaN值超过设置阈值的值:

for col, val in df.iteritems():
    if (df[col].isnull().sum() / len(val) * 100) > 30:
        df.drop(columns=col, inplace=True)

希望这能有所帮助，

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})

df.isnull().sum()/len(df) * 100

Thres = 40
(df.isnull().sum()/len(df) * 100 ) < Thres

如果只是在pandas列中计算nan值，这里是一个快速的方法

import pandas as pd
## df1 as an example data frame 
## col1 name of column for which you want to calculate the nan values
sum(pd.isnull(df1['col1']))

对于你的任务，你可以使用pandas.DataFrame.dropna (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html):

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, np.nan],
                   'b': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
                   'c': [np.nan, 2, np.nan, 4, np.nan]})
df = df.dropna(axis='columns', thresh=3)

print(df)

使用thresh参数，您可以声明DataFrame中所有列的NaN值的最大计数。

代码输出:

     a    b
0  1.0  1.0
1  2.0  2.0
2  3.0  NaN
3  4.0  4.0
4  NaN  NaN

根据投票最多的答案，我们可以很容易地定义一个函数，给我们一个数据框架来预览每一列中缺失的值和缺失值的百分比:

def missing_values_table(df):
    mis_val = df.isnull().sum()
    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
        mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
    '% of Total Values', ascending=False).round(1)
    print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
        "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
            " columns that have missing values.")
    return mis_val_table_ren_columns

如果你正在使用Jupyter笔记本，如何....

 %%timeit
 df.isnull().any().any()

or

 %timeit 
 df.isnull().values.sum()

或者，数据中是否存在nan，如果有，在哪里?

 df.isnull().any()