df.isnull().sum() 
      //type: <class 'pandas.core.series.Series'>

or

df.column_name.isnull().sum()
     //type: <type 'numpy.int64'>

df1.isnull().sum()

这样就可以了。

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

对于第一部分，我们有多种方法计算NaN。

方法1计数，由于计数将忽略与大小不同的NaN

print(len(df) - df.count())

方法2:isnull / isna chain with sum

print(df.isnull().sum())
#print(df.isna().sum())

方法3 describe / info:注意这将输出' notull '值计数

print(df.describe())
#print(df.info())

方法。

print(np.count_nonzero(np.isnan(df.values),axis=0))

对于问题的第二部分，如果我们想要在thresh中删除列，我们可以尝试dropna

thresh, optional要求多个非na值。

Thresh = n # no null value require, you can also get the by int(x% * len(df))
df = df.dropna(thresh = Thresh, axis = 1)

根据投票最多的答案，我们可以很容易地定义一个函数，给我们一个数据框架来预览每一列中缺失的值和缺失值的百分比:

def missing_values_table(df):
    mis_val = df.isnull().sum()
    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
        mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
    '% of Total Values', ascending=False).round(1)
    print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
        "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
            " columns that have missing values.")
    return mis_val_table_ren_columns

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)