我想找出我的数据的每一列中NaN的数量。
当前回答
df.isnull().sum()
//type: <class 'pandas.core.series.Series'>
or
df.column_name.isnull().sum()
//type: <type 'numpy.int64'>
其他回答
你可以从非nan值的计数中减去总长度:
count_nan = len(df) - df.count()
你应该根据你的数据计算时间。与isnull解相比,小级数的速度提高了3倍。
你可以试试:
In [1]: s = pd.DataFrame('a'=[1,2,5, np.nan, np.nan,3],'b'=[1,3, np.nan, np.nan,3,np.nan])
In [4]: s.isna().sum()
Out[4]: out = {'a'=2, 'b'=3} # the number of NaN values for each column
如果需要nan的总和:
In [5]: s.isna().sum().sum()
Out[6]: out = 5 #the inline sum of Out[4]
使用isna()方法(或者它的别名isnull(),这也兼容较旧的pandas版本< 0.21.0),然后求和来计算NaN值。其中一列:
>>> s = pd.Series([1,2,3, np.nan, np.nan])
>>> s.isna().sum() # or s.isnull().sum() for older pandas versions
2
对于一些列,这也适用:
>>> df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan]})
>>> df.isna().sum()
a 1
b 2
dtype: int64
对于你的任务,你可以使用pandas.DataFrame.dropna (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html):
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, np.nan],
'b': [1, 2, np.nan, 4, np.nan],
'c': [np.nan, 2, np.nan, 4, np.nan]})
df = df.dropna(axis='columns', thresh=3)
print(df)
使用thresh参数,您可以声明DataFrame中所有列的NaN值的最大计数。
代码输出:
a b
0 1.0 1.0
1 2.0 2.0
2 3.0 NaN
3 4.0 4.0
4 NaN NaN
.sum df.isnull () () 将给出缺失值的列和。
如果你想知道特定列中缺失值的总和,那么以下代码将起作用:
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