另一种完整的方法是使用np。带有.isna()的count_non0:

np.count_nonzero(df.isna())

%timeit np.count_nonzero(df.isna())
512 ms ± 24.7 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

使用1000005行× 16列的数据框架与顶部答案进行比较:

%timeit df.isna().sum()
492 ms ± 55.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit df.isnull().sum(axis = 0)
478 ms ± 34.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit count_nan = len(df) - df.count()
484 ms ± 47.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

数据:

raw_data = {'first_name': ['Jason', np.nan, 'Tina', 'Jake', 'Amy'], 
        'last_name': ['Miller', np.nan, np.nan, 'Milner', 'Cooze'], 
        'age': [22, np.nan, 23, 24, 25], 
        'sex': ['m', np.nan, 'f', 'm', 'f'], 
        'Test1_Score': [4, np.nan, 0, 0, 0],
        'Test2_Score': [25, np.nan, np.nan, 0, 0]}
results = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first_name', 'last_name', 'age', 'sex', 'Test1_Score', 'Test2_Score'])

# big dataframe for %timeit 
big_df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(1000000, 10)), columns=list('ABCDEFGHIJ'))
df = pd.concat([big_df,results]) # 1000005 rows × 16 columns

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。

如果你正在使用Jupyter笔记本，如何....

 %%timeit
 df.isnull().any().any()

or

 %timeit 
 df.isnull().values.sum()

或者，数据中是否存在nan，如果有，在哪里?

 df.isnull().any()

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

or

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

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]