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。

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

这将只包括至少有一个null/na值的列。

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

Jwilner的回答是正确的。我正在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，平坦数组的和(奇怪地)比计数快。这段代码似乎更快:

df.isnull().values.any()

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot


def setup(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
    df[df > 0.9] = np.nan
    return df


def isnull_any(df):
    return df.isnull().any()


def isnull_values_sum(df):
    return df.isnull().values.sum() > 0


def isnull_sum(df):
    return df.isnull().sum() > 0


def isnull_values_any(df):
    return df.isnull().values.any()


perfplot.save(
    "out.png",
    setup=setup,
    kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)

df.isnull().sum().sum()有点慢，但当然，它有额外的信息——nan的数量。

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。

为此，我们可以使用df.isna().any()语句。这将检查我们所有的列，如果有任何缺失值或nan返回True，如果没有缺失值则返回False。