如何检查Pandas数据表中的值是否为NaN

Question

在Python Pandas中，检查DataFrame是否有一个（或多个）NaN值的最佳方法是什么？

我知道函数pd.isnan，但它为每个元素返回布尔值的数据集。这里的这篇文章也没有完全回答我的问题。

Answer 1

Jwilner的回应是正确的。我在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，对平面数组求和（奇怪的）比计数快。这段代码看起来更快：

df.isnull().values.any()

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot


def setup(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
    df[df > 0.9] = np.nan
    return df


def isnull_any(df):
    return df.isnull().any()


def isnull_values_sum(df):
    return df.isnull().values.sum() > 0


def isnull_sum(df):
    return df.isnull().sum() > 0


def isnull_values_any(df):
    return df.isnull().values.any()


perfplot.save(
    "out.png",
    setup=setup,
    kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)

df.isnull().sum().sum()稍慢一些，但当然还有其他信息--nans的数量。