我使用这个循环来计算每一列的缺失值:

# check missing values
import numpy as np, pandas as pd
for col in df:
      print(col +': '+ np.str(df[col].isna().sum()))

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

根据给出的答案和一些改进，这是我的方法

def PercentageMissin(Dataset):
    """this function will return the percentage of missing values in a dataset """
    if isinstance(Dataset,pd.DataFrame):
        adict={} #a dictionary conatin keys columns names and values percentage of missin value in the columns
        for col in Dataset.columns:
            adict[col]=(np.count_nonzero(Dataset[col].isnull())*100)/len(Dataset[col])
        return pd.DataFrame(adict,index=['% of missing'],columns=adict.keys())
    else:
        raise TypeError("can only be used with panda dataframe")

我使用这个循环来计算每一列的缺失值:

# check missing values
import numpy as np, pandas as pd
for col in df:
      print(col +': '+ np.str(df[col].isna().sum()))

自从pandas 0.14.1以来，我的建议在value_counts方法中有一个关键字参数已经实现:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
for col in df:
    print df[col].value_counts(dropna=False)

2     1
 1     1
NaN    1
dtype: int64
NaN    2
 1     1
dtype: int64

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']))