我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
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)
其他回答
使用isna()方法(或者它的别名isnull(),这也兼容较旧的pandas版本< 0.21.0),然后求和来计算NaN值。其中一列:
>>> s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])
>>> s.isna().sum() # or s.isnull().sum() for older pandas versions
2
对于一些列,这也适用:
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
>>> df.isna().sum()
a 1
b 2
dtype: int64
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。
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
我写了一个简短的函数(Python 3)来生成.info作为pandas数据框架,然后可以写入excel:
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
def info_as_df (df):
null_counts = df.isna().sum()
info_df = pd.DataFrame(list(zip(null_counts.index,null_counts.values))\
, columns = ['Column', 'Nulls_Count'])
data_types = df.dtypes
info_df['Dtype'] = data_types.values
return info_df
print(df1.info())
print(info_as_df(df1))
这使:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 2 non-null float64
1 b 1 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 176.0 bytes
None
Column Nulls_Count Dtype
0 a 1 float64
1 b 2 float64
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
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