如何检查在熊猫数据框架中是否有NaN值

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

条形表示缺少的值

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

其他回答

我一直在使用以下和类型转换为字符串，并检查nan值

   (str(df.at[index, 'column']) == 'nan')

这允许我检查一个系列中的特定值，而不只是返回如果它包含在系列中的某个地方。

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>>

df.isnull().sum()

这将为您提供DataFrame各列中所有NaN值的计数。

条形表示缺少的值

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

推荐文章