另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

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

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

要找出特定列中哪些行有nan:

nan_rows = df[df['name column'].isnull()]

另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

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

import missingno as msno
msno.matrix(df)  # just to visualize. no missing value.

你不仅可以检查是否有'NaN'存在，还可以使用下面的方法得到'NaN'在每一列中的百分比，

df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[6,np.nan,8,9,10]})  
df  

   col1 col2  
0   1   6.0  
1   2   NaN  
2   3   8.0  
3   4   9.0  
4   5   10.0  


df.isnull().sum()/len(df)  
col1    0.0  
col2    0.2  
dtype: float64