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])

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])

这将只包括至少有一个null/na值的列。

 df.isnull().sum()[df.isnull().sum()>0]

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

因为没有人提到，还有另一个变量叫做hasnans。

df[我]。如果pandas系列中的一个或多个值为NaN, hasnans将输出为True，否则为False。注意，它不是一个函数。

熊猫版本“0.19.2”和“0.20.2”

或者你可以在DF上使用.info()，例如:

df.info(null_counts=True)返回列中非_null的行数，例如:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3276314 entries, 0 to 3276313
Data columns (total 10 columns):
n_matches                          3276314 non-null int64
avg_pic_distance                   3276314 non-null float64