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。
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