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Python 3.x 移除方差为零的变量

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有人能帮我编写代码，用python删除数据帧中方差为零的变量吗？

删除方差较低的特性

X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]]
这里有3个布尔特征，每个特征有6个实例。假设我们希望删除至少80%的实例中的常量。一些概率计算表明，这些特征的方差必须小于0.8*（1-0.8）。因此，我们可以使用

输出将是：

欢迎来到SO，它是关于特定的编码问题，而不是教程或代码编写服务。请浏览帮助系统，了解您可以在此处询问的方式和主题；我们非常乐意帮助您解决代码问题，但我们无法为您编写代码。方差为零表示该变量未更改其值。所以，根据您的上下文，我可以简单地找到该变量有多少唯一的元素。 
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))    
sel.fit_transform(X)

      array([[0, 1],
             [1, 0],
             [0, 0],
             [1, 1],
             [1, 0],
             [1, 1]])