2017年7月，Dzone有一篇不错的文章，详细介绍了总结NaN值的各种方法。点击这里查看。

我所引用的文章提供了额外的价值:(1)展示了一种方法来计算和显示每列的NaN计数，以便人们可以轻松地决定是否丢弃这些列;(2)演示了一种方法来选择那些特定的具有NaN的行，以便它们可以选择性地丢弃或估算。

这里有一个快速的例子来演示这种方法的实用性——只有几个列，也许它的有用性不明显，但我发现它对较大的数据框架很有帮助。

import pandas as pd
import numpy as np

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

# Check whether there are null values in columns
null_columns = df.columns[df.isnull().any()]
print(df[null_columns].isnull().sum())

# One can follow along further per the cited article

自从pandas 0.14.1以来，我的建议在value_counts方法中有一个关键字参数已经实现:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
for col in df:
    print df[col].value_counts(dropna=False)

2     1
 1     1
NaN    1
dtype: int64
NaN    2
 1     1
dtype: int64

你可以使用value_counts方法打印np.nan的值

s.value_counts(dropna = False)[np.nan]

假设您希望获得一个名为reviews的数据框架中称为price的列(系列)中缺失值(NaN)的数量

#import the dataframe
import pandas as pd

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)

用n_missing_prices作为变量来获取缺失的值，简单地做

n_missing_prices = sum(reviews.price.isnull())
print(n_missing_prices)

Sum是这里的关键方法，在我意识到Sum是在这种情况下使用的正确方法之前，我试图使用count

2017年7月，Dzone有一篇不错的文章，详细介绍了总结NaN值的各种方法。点击这里查看。

我所引用的文章提供了额外的价值:(1)展示了一种方法来计算和显示每列的NaN计数，以便人们可以轻松地决定是否丢弃这些列;(2)演示了一种方法来选择那些特定的具有NaN的行，以便它们可以选择性地丢弃或估算。

这里有一个快速的例子来演示这种方法的实用性——只有几个列，也许它的有用性不明显，但我发现它对较大的数据框架很有帮助。

import pandas as pd
import numpy as np

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

# Check whether there are null values in columns
null_columns = df.columns[df.isnull().any()]
print(df[null_columns].isnull().sum())

# One can follow along further per the cited article

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.count.html#pandas.Series.count

pandas.Series.count
Series.count(level=None)[source]

返回系列中非na /null观测值的个数