我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
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下面是按列计数Null值的代码:
df.isna().sum()
其他回答
下面是按列计数Null值的代码:
df.isna().sum()
在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。
同样的一种可能的变体也可以是
colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])
这样做的好处是,它将返回df中每一列的结果。
.sum df.isnull () () 将给出缺失值的列和。
如果你想知道特定列中缺失值的总和,那么以下代码将起作用:
你可以试试:
In [1]: s = pd.DataFrame('a'=[1,2,5, np.nan, np.nan,3],'b'=[1,3, np.nan, np.nan,3,np.nan])
In [4]: s.isna().sum()
Out[4]: out = {'a'=2, 'b'=3} # the number of NaN values for each column
如果需要nan的总和:
In [5]: s.isna().sum().sum()
Out[6]: out = 5 #the inline sum of Out[4]
请使用以下方法计算特定的列数
dataframe.columnName.isnull().sum()
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