您可以使用isnull与mean用于treshold，然后删除列boolean indexing用loc（因为删除列），还需要反转的条件-这样<.8的手段删除所有列>=0.8：

df = df.loc[:, df.isnull().mean() < .8]

样品：

np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.random((100,5)), columns=list('ABCDE'))
df.loc[:80, 'A'] = np.nan
df.loc[:5, 'C'] = np.nan
df.loc[20:, 'D'] = np.nan

print (df.isnull().mean())
A    0.81
B    0.00
C    0.06
D    0.80
E    0.00
dtype: float64

df = df.loc[:, df.isnull().mean() < .8]
print (df.head())
         B   C         E
0  0.278369 NaN  0.004719
1  0.670749 NaN  0.575093
2  0.209202 NaN  0.219697
3  0.811683 NaN  0.274074
4  0.940030 NaN  0.175410

如果要通过最小值dropna与参数一起很好地删除列，thresh并且axis=1要删除列：

np.random.seed(1997)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([np.nan,1], p=(0.8,0.2),size=(10,10)))
print (df)
     0   1    2    3    4    5    6    7   8    9
0  NaN NaN  NaN  1.0  1.0  NaN  NaN  NaN NaN  NaN
1  1.0 NaN  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN NaN  NaN
2  NaN NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  1.0  NaN NaN  NaN
3  NaN NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN NaN  NaN
4  NaN NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN NaN  1.0
5  NaN NaN  NaN  1.0  1.0  NaN  NaN  1.0 NaN  1.0
6  NaN NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN NaN  NaN
7  NaN NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN NaN  NaN
8  NaN NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0 NaN  NaN
9  1.0 NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  1.0 NaN  NaN

df1 = df.dropna(thresh=2, axis=1)
print (df1)
     0    3    4    5    7    9
0  NaN  1.0  1.0  NaN  NaN  NaN
1  1.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN
3  NaN  NaN  1.0  NaN  NaN  NaN
4  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN  1.0
5  NaN  1.0  1.0  NaN  1.0  1.0
6  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
7  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
8  NaN  NaN  NaN  NaN  1.0  NaN
9  1.0  NaN  1.0  NaN  1.0  NaN

编辑：对于非布尔数据

列中的NaN条目总数必须少于条目总数的80％：

 df = df.loc[:, df.isnull().sum() < 0.8*df.shape[0]]