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。

最好的方法是:

df.isna().any().any()

原因如下。所以isna()被用来定义isnull()，但这两者当然是相同的。

这甚至比公认的答案还要快，并且涵盖了所有2D熊猫数组。

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

将检查每一列是否包含Nan。

这将只包括至少有一个null/na值的列。

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

下面是另一种有趣的查找null并替换为计算值的方法

    #Creating the DataFrame

    testdf = pd.DataFrame({'Tenure':[1,2,3,4,5],'Monthly':[10,20,30,40,50],'Yearly':[10,40,np.nan,np.nan,250]})
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN
    4       50       5   250.0

    #Identifying the rows with empty columns
    nan_rows = testdf2[testdf2['Yearly'].isnull()]
    >>> nan_rows
       Monthly  Tenure  Yearly
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN

    #Getting the rows# into a list
    >>> index = list(nan_rows.index)
    >>> index
    [2, 3]

    # Replacing null values with calculated value
    >>> for i in index:
        testdf2['Yearly'][i] = testdf2['Monthly'][i] * testdf2['Tenure'][i]
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3    90.0
    3       40       4   160.0
    4       50       5   250.0

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)