如何计算pandas数据帧中列中的NaN值

Question

我想在数据的每一列中找到nan的数量，这样，如果某一列的nan少于某个阈值，我就可以删除该列。我看了一下，但没有找到任何功能。value_counts对我来说太慢了，因为大多数值都是不同的，而且我只对nan计数感兴趣。

Answer 1

您可以使用isna()方法（或者它的别名isnull()，它也与较旧的pandas版本<0.21.0)兼容），然后使用sum来计算NaN值。对于一列：

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

In [4]: s.isna().sum()   # or s.isnull().sum() for older pandas versions
Out[4]: 2

对于几个列，它也起作用：

In [5]: df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})

In [6]: df.isna().sum()
Out[6]:
a    1
b    2
dtype: int64