如何检查在熊猫数据框架中是否有NaN值

在Python Pandas中，检查DataFrame是否有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么?

我知道函数pd。isnan，但这将返回每个元素的布尔值的DataFrame。这篇文章也没有完全回答我的问题。

当前回答

要找出特定列中哪些行有nan:

nan_rows = df[df['name column'].isnull()]

其他回答

由于pandas必须为DataFrame.dropna()找到这一点，我看了看他们是如何实现它的，并发现他们使用了DataFrame.count()，它会计数DataFrame中的所有非空值。参考熊猫源代码。我还没有对这种技术进行基准测试，但我认为库的作者可能已经就如何实现它做出了明智的选择。

要找出特定列中哪些行有nan:

nan_rows = df[df['name column'].isnull()]

试试下面的方法

df.isnull().sum()

df.isna().values.any()

加上霍布斯的精彩回答，我对Python和熊猫很陌生，所以如果我错了，请指出来。

要找出哪些行有nan:

nan_rows = df[df.isnull().any(1)]

将执行相同的操作，而不需要通过将any()的轴指定为1来检查'True'是否在行中存在。

我们可以通过使用seaborn moduleheatmap生成热图来查看数据集中存在的空值

import pandas as pd
import seaborn as sns
dataset=pd.read_csv('train.csv')
sns.heatmap(dataset.isnull(),cbar=False)

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