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)

df.apply(axis=0, func=lambda x : any(pd.isnull(x)))

将检查每一列是否包含Nan。

要找出特定列中哪些行有nan:

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

另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>> 

我建议使用值属性作为数组的计算是更快的。

arr = np.random.randn(100, 100)
arr[40, 40] = np.nan
df = pd.DataFrame(arr)

%timeit np.isnan(df.values).any()  # 7.56 µs
%timeit np.isnan(df).any()         # 627 µs
%timeit df.isna().any(axis=None)   # 572 µs

结果:

7.56 µs ± 447 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
627 µs ± 40.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
572 µs ± 15.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

注意:你需要在Jupyter笔记本上运行%timeit才能工作

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。