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

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

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)

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.isna()返回NaN值为True，其余为False。所以,做:

.any df.isna () ()

将返回True的任何列有NaN, False的其余

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。