下面的代码将按降序打印所有Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False)

or

下面将按降序打印前15个Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False).head(15)

df1.isnull().sum()

这样就可以了。

下面的代码将按降序打印所有Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False)

or

下面将按降序打印前15个Nan列。

df.isnull().sum().sort_values(ascending = False).head(15)

如果你正在使用Jupyter笔记本，如何....

 %%timeit
 df.isnull().any().any()

or

 %timeit 
 df.isnull().values.sum()

或者，数据中是否存在nan，如果有，在哪里?

 df.isnull().any()

我写了一个简短的函数(Python 3)来生成.info作为pandas数据框架，然后可以写入excel:

df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]}) 
def info_as_df (df):
    null_counts = df.isna().sum()
    info_df = pd.DataFrame(list(zip(null_counts.index,null_counts.values))\
                                         , columns = ['Column', 'Nulls_Count'])
    data_types = df.dtypes
    info_df['Dtype'] = data_types.values
    return info_df
print(df1.info())
print(info_as_df(df1))

这使:

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   a       2 non-null      float64
 1   b       1 non-null      float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 176.0 bytes
None
  Column  Nulls_Count    Dtype
0      a            1  float64
1      b            2  float64

数零:

df[df == 0].count(axis=0)

计算NaN:

df.isnull().sum()

or

df.isna().sum()