让我们假设df是一个熊猫数据框架。

然后,

df.isnull().sum(axis = 0)

这将给出每列中NaN值的数量。

如果你需要，每一行的NaN值，

df.isnull().sum(axis = 1)

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] 

可以使用df.iteritems()对数据帧进行循环。在for循环中设置一个条件来计算每列的NaN值百分比，并删除那些包含NaN值超过设置阈值的值:

for col, val in df.iteritems():
    if (df[col].isnull().sum() / len(val) * 100) > 30:
        df.drop(columns=col, inplace=True)

.sum df.isnull () () 将给出缺失值的列和。

如果你想知道特定列中缺失值的总和，那么以下代码将起作用:

如果你需要得到非NA (non-None)和NA (None)计数在不同的组拉出groupby:

gdf = df.groupby(['ColumnToGroupBy'])

def countna(x):
    return (x.isna()).sum()

gdf.agg(['count', countna, 'size'])

这将返回每个组的非NA、NA和总条目数。

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