如何计算 Python Pandas DataFrame 列中的 NaN 值？
要计算PandasDataFrame中列中的NaN值，我们可以使用sumisna()方法。
步骤
创建一个带有轴标签（包括时间序列）的一维ndarray序列s。
打印系列，s。
计算系列中存在的NaN数量。
创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据df。
打印输入数据帧。
按列查找NaN计数。
打印计数数据帧。
示例
import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3])
print "Input series is:\n", s
count = s.isna().sum()
print "NAN串联计数： ", count
df = pd.DataFrame(
{
"x": [5, np.nan, 1, np.nan],
"y": [np.nan, 1, np.nan, 10],
"z": [np.nan, 1, np.nan, np.nan]
}
)
print "\nInput DataFrame is:\n", df
count = df.isna().sum()
print "\nNAN count in DataFrame:\n", count输出结果Input series is:
0 1.0
1 NaN
2 3.0
3 NaN
4 3.0
5 NaN
6 7.0
7 NaN
8 3.0
dtype: float64
NAN串联计数： 4
Input DataFrame is:
x y z
0 5.0 NaN NaN
1 NaN 1.0 1.0
2 1.0 NaN NaN
3 NaN 10.0 NaN
NAN count in DataFrame:
x 2
y 2
z 3
dtype: int64