只是用 math.isnan(x)，如果x是NaN(不是数字)则返回True，否则返回False。

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

如果你需要知道有多少行有“一个或多个nan”:

df.isnull().T.any().T.sum()

或者如果你需要取出这些行并检查它们:

nan_rows = df[df.isnull().T.any()]

条形表示缺少的值

import missingno
missingno.bar(df)# will give you exact no of values and values missing

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。