我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
对于你的任务,你可以使用pandas.DataFrame.dropna (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, np.nan],
'b': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
'c': [np.nan, 2, np.nan, 4, np.nan]})
df = df.dropna(axis='columns', thresh=3)
print(df)
使用thresh参数,您可以声明DataFrame中所有列的NaN值的最大计数。
代码输出:
a b
0 1.0 1.0
1 2.0 2.0
2 3.0 NaN
3 4.0 4.0
4 NaN NaN
其他回答
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。
另一个尚未被建议的简单选项是,为了只计算NaN,将在形状中添加以返回具有NaN的行数。
df[df['col_name'].isnull()]['col_name'].shape
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。
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
df.isnull().sum()
//type: <class 'pandas.core.series.Series'>
or
df.column_name.isnull().sum()
//type: <type 'numpy.int64'>
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