.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:

如果你需要得到非NA (non-None)和NA (None)计数在不同的组拉出groupby:

gdf = df.groupby(['ColumnToGroupBy'])

def countna(x):
    return (x.isna()).sum()

gdf.agg(['count', countna, 'size'])

这将返回每个组的非NA、NA和总条目数。

根据投票最多的答案，我们可以很容易地定义一个函数，给我们一个数据框架来预览每一列中缺失的值和缺失值的百分比:

def missing_values_table(df):
    mis_val = df.isnull().sum()
    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
        mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
    '% of Total Values', ascending=False).round(1)
    print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
        "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
            " columns that have missing values.")
    return mis_val_table_ren_columns

df.isnull().sum() 
      //type: <class 'pandas.core.series.Series'>

or

df.column_name.isnull().sum()
     //type: <type 'numpy.int64'>

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

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。