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
Df.isnull ().any().any()应该这样做。
其他回答
这将只包括至少有一个null/na值的列。
df.isnull().sum()[df.isnull().sum()>0]
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
Df.isnull ().any().any()应该这样做。
根据您正在处理的数据类型，您还可以在执行EDA时通过将dropna设置为False来获得每列的值计数。
for col in df:
print df[col].value_counts(dropna=False)
适用于分类变量，但当你有很多唯一值时就不那么适用了。
df为Pandas数据框架的名称，任意值为numpy。Nan为空值。
如果你想查看哪些列有空，哪些没有(只有True和False) .any df.isnull () () 如果您只想查看有空值的列 df。loc [: df.isnull () .any ()] .columns 如果您想查看每一列中null的计数 .sum df.isna () () 如果您想查看每一列中空的百分比 .sum df.isna () () / (len (df)) * 100 如果你想查看只有空值的列中空值的百分比:
df.loc[:,list(df.loc[:,df.isnull().any()].columns)].isnull().sum()/(len(df))*100
编辑1:
如果你想从视觉上看到数据缺失的地方:
import missingno
missingdata_df = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
missingno.matrix(df[missingdata_df])
