请使用以下方法计算特定的列数

dataframe.columnName.isnull().sum()

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")

df1.isnull().sum()

这样就可以了。

请使用以下方法计算特定的列数

dataframe.columnName.isnull().sum()

使用isna()方法(或者它的别名isnull()，这也兼容较旧的pandas版本< 0.21.0)，然后求和来计算NaN值。其中一列:

>>> s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])

>>> s.isna().sum()   # or s.isnull().sum() for older pandas versions
2

对于一些列，这也适用:

>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})

>>> df.isna().sum()
a    1
b    2
dtype: int64

可以使用df.iteritems()对数据帧进行循环。在for循环中设置一个条件来计算每列的NaN值百分比，并删除那些包含NaN值超过设置阈值的值:

for col, val in df.iteritems():
    if (df[col].isnull().sum() / len(val) * 100) > 30:
        df.drop(columns=col, inplace=True)