我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
你可以使用value_counts方法打印np.nan的值
s.value_counts(dropna = False)[np.nan]
其他回答
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。
df1.isnull().sum()
这样就可以了。
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")
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']))
我写了一个简短的函数(Python 3)来生成.info作为pandas数据框架,然后可以写入excel:
df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
def info_as_df (df):
null_counts = df.isna().sum()
info_df = pd.DataFrame(list(zip(null_counts.index,null_counts.values))\
, columns = ['Column', 'Nulls_Count'])
data_types = df.dtypes
info_df['Dtype'] = data_types.values
return info_df
print(df1.info())
print(info_as_df(df1))
这使:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 a 2 non-null float64
1 b 1 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 176.0 bytes
None
Column Nulls_Count Dtype
0 a 1 float64
1 b 2 float64
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