我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。


当前回答

.sum df.isnull () () 将给出缺失值的列和。

如果你想知道特定列中缺失值的总和,那么以下代码将起作用:

其他回答

请使用以下方法计算特定的列数

dataframe.columnName.isnull().sum()

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)

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。

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。

df1.isnull().sum()

这样就可以了。