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)

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)

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

Features_with_na =[feature用于数据帧中的特征。列if dataframe[features].isnull().sum()>0]

对于features_with_na中的feature: Print (feature, np.round(dataframe[feature].isnull().mean()， 4)， '%缺失值') 打印(features_with_na)

它将为dataframe中的每一列提供缺失值的%

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