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

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] 

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

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。

2017年7月，Dzone有一篇不错的文章，详细介绍了总结NaN值的各种方法。点击这里查看。

我所引用的文章提供了额外的价值:(1)展示了一种方法来计算和显示每列的NaN计数，以便人们可以轻松地决定是否丢弃这些列;(2)演示了一种方法来选择那些特定的具有NaN的行，以便它们可以选择性地丢弃或估算。

这里有一个快速的例子来演示这种方法的实用性——只有几个列，也许它的有用性不明显，但我发现它对较大的数据框架很有帮助。

import pandas as pd
import numpy as np

# example DataFrame
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})

# Check whether there are null values in columns
null_columns = df.columns[df.isnull().any()]
print(df[null_columns].isnull().sum())

# One can follow along further per the cited article

请使用以下方法计算特定的列数

dataframe.columnName.isnull().sum()