试试下面的方法

df.isnull().sum()

or

df.isna().values.any()

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。

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

试试下面的方法

df.isnull().sum()

or

df.isna().values.any()

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

或者你可以在DF上使用.info()，例如:

df.info(null_counts=True)返回列中非_null的行数，例如:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3276314 entries, 0 to 3276313
Data columns (total 10 columns):
n_matches                          3276314 non-null int64
avg_pic_distance                   3276314 non-null float64