由于pandas必须为DataFrame.dropna()找到这一点，我看了看他们是如何实现它的，并发现他们使用了DataFrame.count()，它会计数DataFrame中的所有非空值。参考熊猫源代码。我还没有对这种技术进行基准测试，但我认为库的作者可能已经就如何实现它做出了明智的选择。

df为Pandas数据框架的名称，任意值为numpy。Nan为空值。

如果你想查看哪些列有空，哪些没有(只有True和False) .any df.isnull () () 如果您只想查看有空值的列 df。loc [: df.isnull () .any ()] .columns 如果您想查看每一列中null的计数 .sum df.isna () () 如果您想查看每一列中空的百分比 .sum df.isna () () / (len (df)) * 100 如果你想查看只有空值的列中空值的百分比:

df.loc[:,list(df.loc[:,df.isnull().any()].columns)].isnull().sum()/(len(df))*100

编辑1:

如果你想从视觉上看到数据缺失的地方:

import missingno
missingdata_df = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
missingno.matrix(df[missingdata_df])

我建议使用值属性作为数组的计算是更快的。

arr = np.random.randn(100, 100)
arr[40, 40] = np.nan
df = pd.DataFrame(arr)

%timeit np.isnan(df.values).any()  # 7.56 µs
%timeit np.isnan(df).any()         # 627 µs
%timeit df.isna().any(axis=None)   # 572 µs

结果:

7.56 µs ± 447 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
627 µs ± 40.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
572 µs ± 15.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

注意:你需要在Jupyter笔记本上运行%timeit才能工作

如果你需要知道有多少行有“一个或多个nan”:

df.isnull().T.any().T.sum()

或者如果你需要取出这些行并检查它们:

nan_rows = df[df.isnull().T.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。

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