我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
你可以从非nan值的计数中减去总长度:
count_nan = len(df) - df.count()
你应该根据你的数据计算时间。与isnull解相比,小级数的速度提高了3倍。
其他回答
在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。
同样的一种可能的变体也可以是
colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])
这样做的好处是,它将返回df中每一列的结果。
下面的代码将按降序打印所有Nan列。
df.isnull().sum().sort_values(ascending = False)
or
下面将按降序打印前15个Nan列。
df.isnull().sum().sort_values(ascending = False).head(15)
请使用以下方法计算特定的列数
dataframe.columnName.isnull().sum()
你可以试试:
In [1]: s = pd.DataFrame('a'=[1,2,5, np.nan, np.nan,3],'b'=[1,3, np.nan, np.nan,3,np.nan])
In [4]: s.isna().sum()
Out[4]: out = {'a'=2, 'b'=3} # the number of NaN values for each column
如果需要nan的总和:
In [5]: s.isna().sum().sum()
Out[6]: out = 5 #the inline sum of Out[4]
import pandas as pd
import numpy as np
# example DataFrame
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
# count the NaNs in a column
num_nan_a = df.loc[ (pd.isna(df['a'])) , 'a' ].shape[0]
num_nan_b = df.loc[ (pd.isna(df['b'])) , 'b' ].shape[0]
# summarize the num_nan_b
print(df)
print(' ')
print(f"There are {num_nan_a} NaNs in column a")
print(f"There are {num_nan_b} NaNs in column b")
给出输出:
a b
0 1.0 NaN
1 2.0 1.0
2 NaN NaN
There are 1 NaNs in column a
There are 2 NaNs in column b
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