你可以使用value_counts方法打印np.nan的值

s.value_counts(dropna = False)[np.nan]

根据投票最多的答案，我们可以很容易地定义一个函数，给我们一个数据框架来预览每一列中缺失的值和缺失值的百分比:

def missing_values_table(df):
    mis_val = df.isnull().sum()
    mis_val_percent = 100 * df.isnull().sum() / len(df)
    mis_val_table = pd.concat([mis_val, mis_val_percent], axis=1)
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table.rename(
    columns = {0 : 'Missing Values', 1 : '% of Total Values'})
    mis_val_table_ren_columns = mis_val_table_ren_columns[
        mis_val_table_ren_columns.iloc[:,1] != 0].sort_values(
    '% of Total Values', ascending=False).round(1)
    print ("Your selected dataframe has " + str(df.shape[1]) + " columns.\n"      
        "There are " + str(mis_val_table_ren_columns.shape[0]) +
            " columns that have missing values.")
    return mis_val_table_ren_columns

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。

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

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

下面是按列计数Null值的代码:

df.isna().sum()