下面是按列计数Null值的代码:

df.isna().sum()

如果你正在使用Jupyter笔记本，如何....

 %%timeit
 df.isnull().any().any()

or

 %timeit 
 df.isnull().values.sum()

或者，数据中是否存在nan，如果有，在哪里?

 df.isnull().any()

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']))

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。

下面是按列计数Null值的代码:

df.isna().sum()