可以使用df.iteritems()对数据帧进行循环。在for循环中设置一个条件来计算每列的NaN值百分比，并删除那些包含NaN值超过设置阈值的值:

for col, val in df.iteritems():
    if (df[col].isnull().sum() / len(val) * 100) > 30:
        df.drop(columns=col, inplace=True)

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()

我使用这个循环来计算每一列的缺失值:

# check missing values
import numpy as np, pandas as pd
for col in df:
      print(col +': '+ np.str(df[col].isna().sum()))

在我的代码中使用@sushmit提出的解决方案。

同样的一种可能的变体也可以是

colNullCnt = []
for z in range(len(df1.cols)):
    colNullCnt.append([df1.cols[z], sum(pd.isnull(trainPd[df1.cols[z]]))])

这样做的好处是，它将返回df中每一列的结果。

假设您希望获得一个名为reviews的数据框架中称为price的列(系列)中缺失值(NaN)的数量

#import the dataframe
import pandas as pd

reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0)

用n_missing_prices作为变量来获取缺失的值，简单地做

n_missing_prices = sum(reviews.price.isnull())
print(n_missing_prices)

Sum是这里的关键方法，在我意识到Sum是在这种情况下使用的正确方法之前，我试图使用count

让我们假设df是一个熊猫数据框架。

然后,

df.isnull().sum(axis = 0)

这将给出每列中NaN值的数量。

如果你需要，每一行的NaN值，

df.isnull().sum(axis = 1)