我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
数零:
df[df == 0].count(axis=0)
计算NaN:
df.isnull().sum()
or
df.isna().sum()
其他回答
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
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
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
df1.isnull().sum()
这样就可以了。
.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:
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