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

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。

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)

对于第一部分，我们有多种方法计算NaN。

方法1计数，由于计数将忽略与大小不同的NaN

print(len(df) - df.count())

方法2:isnull / isna chain with sum

print(df.isnull().sum())
#print(df.isna().sum())

方法3 describe / info:注意这将输出' notull '值计数

print(df.describe())
#print(df.info())

方法。

print(np.count_nonzero(np.isnan(df.values),axis=0))

对于问题的第二部分，如果我们想要在thresh中删除列，我们可以尝试dropna

thresh, optional要求多个非na值。

Thresh = n # no null value require, you can also get the by int(x% * len(df))
df = df.dropna(thresh = Thresh, axis = 1)

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()

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)