df.isna().any(axis=None)

从v0.23.2开始，您可以使用DataFrame。isna + DataFrame.any(axis=None)，其中axis=None指定整个DataFrame的逻辑缩减。

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B' : [np.nan, 4, 5]})
df
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  4.0
2  NaN  5.0

df.isna()

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

df.isna().any(axis=None)
# True

有用的替代方案

numpy.isnan 如果您正在运行旧版本的pandas，则另一个性能选项。

np.isnan(df.values)

array([[False,  True],
       [False, False],
       [ True, False]])

np.isnan(df.values).any()
# True

或者，检查和:

np.isnan(df.values).sum()
# 2

np.isnan(df.values).sum() > 0
# True

Series.hasnans 你也可以迭代地调用Series.hasnans。例如，要检查单个列是否有nan，

df['A'].hasnans
# True

要检查任何列是否具有nan，可以对any使用推导式(这是一种短路操作)。

any(df[c].hasnans for c in df)
# True

这实际上非常快。

Jwilner的回答是正确的。我正在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，平坦数组的和(奇怪地)比计数快。这段代码似乎更快:

df.isnull().values.any()

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot


def setup(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
    df[df > 0.9] = np.nan
    return df


def isnull_any(df):
    return df.isnull().any()


def isnull_values_sum(df):
    return df.isnull().values.sum() > 0


def isnull_sum(df):
    return df.isnull().sum() > 0


def isnull_values_any(df):
    return df.isnull().values.any()


perfplot.save(
    "out.png",
    setup=setup,
    kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)

df.isnull().sum().sum()有点慢，但当然，它有额外的信息——nan的数量。

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

df.isna().any(axis=None)

从v0.23.2开始，您可以使用DataFrame。isna + DataFrame.any(axis=None)，其中axis=None指定整个DataFrame的逻辑缩减。

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B' : [np.nan, 4, 5]})
df
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  4.0
2  NaN  5.0

df.isna()

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

df.isna().any(axis=None)
# True

有用的替代方案

numpy.isnan 如果您正在运行旧版本的pandas，则另一个性能选项。

np.isnan(df.values)

array([[False,  True],
       [False, False],
       [ True, False]])

np.isnan(df.values).any()
# True

或者，检查和:

np.isnan(df.values).sum()
# 2

np.isnan(df.values).sum() > 0
# True

Series.hasnans 你也可以迭代地调用Series.hasnans。例如，要检查单个列是否有nan，

df['A'].hasnans
# True

要检查任何列是否具有nan，可以对any使用推导式(这是一种短路操作)。

any(df[c].hasnans for c in df)
# True

这实际上非常快。

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()]