https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.count.html#pandas.Series.count

pandas.Series.count
Series.count(level=None)[source]

返回系列中非na /null观测值的个数

如果只是在pandas列中计算nan值，这里是一个快速的方法

import pandas as pd
## df1 as an example data frame 
## col1 name of column for which you want to calculate the nan values
sum(pd.isnull(df1['col1']))

下面是按列计数Null值的代码:

df.isna().sum()

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

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()

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