df.isna()返回NaN值为True，其余为False。所以,做:

.any df.isna () ()

将返回True的任何列有NaN, False的其余

在有大量列的数据集中，最好能看到有多少列包含空值，有多少列不包含空值。

print("No. of columns containing null values")
print(len(df.columns[df.isna().any()]))

print("No. of columns not containing null values")
print(len(df.columns[df.notna().all()]))

print("Total no. of columns in the dataframe")
print(len(df.columns))

例如，在我的数据框架中，它包含82列，其中19列包含至少一个空值。

此外，您还可以自动删除cols和行，这取决于哪个有更多的空值 下面是智能执行此操作的代码:

df = df.drop(df.columns[df.isna().sum()>len(df.columns)],axis = 1)
df = df.dropna(axis = 0).reset_index(drop=True)

注意:上面的代码删除了所有的空值。如果需要空值，请在此之前处理它们。

我有一个问题，我必须有许多列在屏幕上进行视觉检查，所以一个筛选并返回违规列的短列表比较

nan_cols = [i for i in df.columns if df[i].isnull().any()]

如果这对大家有帮助的话

此外，如果您想过滤掉nan值多于阈值的列，那么就使用85%

Nan_cols85 = [i for i in df.]if df[i].isnull().sum() > 0.85*len(data)]

这两种方法都有效:

df.isnull().sum()
df.isna().sum()

DataFrame方法isna()或isnull()完全相同。

注意:空字符串”被认为是False(不认为是NA)

df.isna()返回NaN值为True，其余为False。所以,做:

.any df.isna () ()

将返回True的任何列有NaN, False的其余

我使用这三行代码打印出包含至少一个空值的列名:

for column in dataframe:
    if dataframe[column].isnull().any():
       print('{0} has {1} null values'.format(column, dataframe[column].isnull().sum()))