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”

根据您正在处理的数据类型，您还可以在执行EDA时通过将dropna设置为False来获得每列的值计数。

for col in df:
   print df[col].value_counts(dropna=False)

适用于分类变量，但当你有很多唯一值时就不那么适用了。

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

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

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
>>>