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)

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。

希望这能有所帮助，

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})

df.isnull().sum()/len(df) * 100

Thres = 40
(df.isnull().sum()/len(df) * 100 ) < Thres

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] 

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)

df1.isnull().sum()

这样就可以了。