这两种方法都有效:

df.isnull().sum()
df.isna().sum()

DataFrame方法isna()或isnull()完全相同。

注意:空字符串”被认为是False(不认为是NA)

这两种方法都有效:

df.isnull().sum()
df.isna().sum()

DataFrame方法isna()或isnull()完全相同。

注意:空字符串”被认为是False(不认为是NA)

这对我很有效，

1. 用于获取至少有一个空值的列。(列名称)

data.columns[data.isnull().any()]

2. 用于获取具有count的列，且至少有1个空值。

data[data.columns[data.isnull().any()]].isnull().sum()

(可选) 3.获取空计数的百分比。

data[data.columns[data.isnull().any()]].isnull().sum() * 100 / data.shape[0]

df.columns[df.isnull().any()].tolist()

它将返回包含空行的列的名称

我有一个问题，我必须有许多列在屏幕上进行视觉检查，所以一个筛选并返回违规列的短列表比较

nan_cols = [i for i in df.columns if df[i].isnull().any()]

如果这对大家有帮助的话

此外，如果您想过滤掉nan值多于阈值的列，那么就使用85%

Nan_cols85 = [i for i in df.]if df[i].isnull().sum() > 0.85*len(data)]

要查看包含nan的列和包含nan的行:

isnulldf = df.isnull()
columns_containing_nulls = isnulldf.columns[isnulldf.any()]
rows_containing_nulls = df[isnulldf[columns_containing_nulls].any(axis='columns')].index
only_nulls_df = df[columns_containing_nulls].loc[rows_containing_nulls]
print(only_nulls_df)