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)

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)

让我们假设df是一个熊猫数据框架。

然后,

df.isnull().sum(axis = 0)

这将给出每列中NaN值的数量。

如果你需要，每一行的NaN值，

df.isnull().sum(axis = 1)

你可以从非nan值的计数中减去总长度:

count_nan = len(df) - df.count()

你应该根据你的数据计算时间。与isnull解相比，小级数的速度提高了3倍。

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

下面是按列计数Null值的代码:

df.isna().sum()