我知道这是一个很好的回答问题，但我想做一个小小的调整。这个答案只返回包含空值的列，并且仍然显示空值的计数。

1-liner:

pd.isnull(df).sum()[pd.isnull(df).sum() > 0]

描述

在每一列中计算空值

null_count_ser = pd.isnull(df).sum()

True|False序列，描述该列是否为空

is_null_ser = null_count_ser > 0

使用T|F系列来过滤那些没有

null_count_ser[is_null_ser]

示例输出

name          5
phone         187
age           644

更新:使用熊猫0.22.0

更新的Pandas版本有新的方法“DataFrame.isna()”和“DataFrame.notna()”

In [71]: df
Out[71]:
     a    b  c
0  NaN  7.0  0
1  0.0  NaN  4
2  2.0  NaN  4
3  1.0  7.0  0
4  1.0  3.0  9
5  7.0  4.0  9
6  2.0  6.0  9
7  9.0  6.0  4
8  3.0  0.0  9
9  9.0  0.0  1

In [72]: df.isna().any()
Out[72]:
a     True
b     True
c    False
dtype: bool

作为列列表:

In [74]: df.columns[df.isna().any()].tolist()
Out[74]: ['a', 'b']

选择这些列(至少包含一个NaN值):

In [73]: df.loc[:, df.isna().any()]
Out[73]:
     a    b
0  NaN  7.0
1  0.0  NaN
2  2.0  NaN
3  1.0  7.0
4  1.0  3.0
5  7.0  4.0
6  2.0  6.0
7  9.0  6.0
8  3.0  0.0
9  9.0  0.0

旧的回答:

尝试使用isnull():

In [97]: df
Out[97]:
     a    b  c
0  NaN  7.0  0
1  0.0  NaN  4
2  2.0  NaN  4
3  1.0  7.0  0
4  1.0  3.0  9
5  7.0  4.0  9
6  2.0  6.0  9
7  9.0  6.0  4
8  3.0  0.0  9
9  9.0  0.0  1

In [98]: pd.isnull(df).sum() > 0
Out[98]:
a     True
b     True
c    False
dtype: bool

或者像@root提出的更清晰的版本:

In [5]: df.isnull().any()
Out[5]:
a     True
b     True
c    False
dtype: bool

In [7]: df.columns[df.isnull().any()].tolist()
Out[7]: ['a', 'b']

要选择一个子集-所有列至少包含一个NaN值:

In [31]: df.loc[:, df.isnull().any()]
Out[31]:
     a    b
0  NaN  7.0
1  0.0  NaN
2  2.0  NaN
3  1.0  7.0
4  1.0  3.0
5  7.0  4.0
6  2.0  6.0
7  9.0  6.0
8  3.0  0.0
9  9.0  0.0

您可以使用df.isnull().sum()。它显示了每个特征的所有列和总nan。

我使用这三行代码打印出包含至少一个空值的列名:

for column in dataframe:
    if dataframe[column].isnull().any():
       print('{0} has {1} null values'.format(column, dataframe[column].isnull().sum()))

如果您希望查找包含NaN值的列并获得列名列表，则该代码可以工作。

na_names = df.isnull().any()
list(na_names.where(na_names == True).dropna().index)

如果要查找值都是nan的列，可以将any替换为all。

这是其中一种方法。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})
print(pd.isnull(df).sum())

在这里输入图像描述