试试这个办法：

df.drop(df[df.isnull().sum(axis=1)>5].index,axis=0,inplace=True)

print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

我认为您正在尝试查找空值之和大于5的行的索引。请使用np.where而不是df.loc来查找索引，然后删除它们。
请尝试：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
d = np.where(df.isnull().sum(axis=1)>5)
df= df.drop(df.index[d])
print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

输出：

Ord_id                 0.00
Prod_id                0.00
Ship_id                0.00
Cust_id                0.00
Sales                  0.00
Discount               0.42
Order_Quantity         0.42
Profit                 0.42
Shipping_Cost          0.42
Product_Base_Margin    1.06
dtype: float64

试试这个，应该可以

df = df[df.isnull().sum(axis=1) <= 5]
print(round(100*(1-df.count()/len(df)),2))

尝试此解决方案

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
df = df[df.isnull().sum(axis=1)<=5]
print(round(100*(df.isnull().sum()/len(df.index)),2))

这个应该可以

df = df.drop(df[df.isnull().sum(axis=1) > 5].index)

print(round(100 * (df.isnull().sum() / len(df.index)), 2))

{marks = marks[marks.isnull().sum(axis=1) < 5]
print(marks.isna().sum())}

请尝试这些，这将有助于

这是可行的：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://query.data.world/s/Hfu_PsEuD1Z_yJHmGaxWTxvkz7W_b0')
df = df[df.isnull().sum(axis=1)<5]
print(df.isnull().sum())