如何计算熊猫数据帧中某列中的 NaN 值？

Question

我想在我的数据的每一列中找到< code>NaN的数目。

Answer 1

您可以从非 nan 值的计数中减去总长度：

count_nan = len(df) - df.count()

你应该在你的数据上计时。对于小型系列，与＜code＞isnull＜/code＞解决方案相比，速度提高了3倍。

Answer 2

让我们假设df是熊猫数据帧。

然后

df.isnull().sum(axis = 0)

这将给出每列中 NaN 值的数量。

如果需要，每行中的NaN值，

df.isnull().sum(axis = 1)

Answer 3

使用< code>isna()方法(或者它的别名< code>isnull()，这也与旧的pandas版本兼容

>>> s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])

>>> s.isna().sum()   # or s.isnull().sum() for older pandas versions
2

对于多个列，这也适用于：

>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})

>>> df.isna().sum()
a    1
b    2
dtype: int64