df1.isnull().sum()

这样就可以了。

假设您希望获得一个名为reviews的数据框架中称为price的列(系列)中缺失值(NaN)的数量

#import the dataframe
import pandas as pd

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)

用n_missing_prices作为变量来获取缺失的值，简单地做

n_missing_prices = sum(reviews.price.isnull())
print(n_missing_prices)

Sum是这里的关键方法，在我意识到Sum是在这种情况下使用的正确方法之前，我试图使用count

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']))

下面的代码将按降序打印所有Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False)

or

下面将按降序打印前15个Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False).head(15)

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

希望这能有所帮助，

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})

df.isnull().sum()/len(df) * 100

Thres = 40
(df.isnull().sum()/len(df) * 100 ) < Thres