我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
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。
其他回答
根据给出的答案和一些改进,这是我的方法
def PercentageMissin(Dataset):
"""this function will return the percentage of missing values in a dataset """
if isinstance(Dataset,pd.DataFrame):
adict={} #a dictionary conatin keys columns names and values percentage of missin value in the columns
for col in Dataset.columns:
adict[col]=(np.count_nonzero(Dataset[col].isnull())*100)/len(Dataset[col])
return pd.DataFrame(adict,index=['% of missing'],columns=adict.keys())
else:
raise TypeError("can only be used with panda dataframe")
下面是按列计数Null值的代码:
df.isna().sum()
请使用以下方法计算特定的列数
dataframe.columnName.isnull().sum()
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。
使用isna()方法(或者它的别名isnull(),这也兼容较旧的pandas版本< 0.21.0),然后求和来计算NaN值。其中一列:
>>> s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])
>>> s.isna().sum() # or s.isnull().sum() for older pandas versions
2
对于一些列,这也适用:
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
>>> df.isna().sum()
a 1
b 2
dtype: int64
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