您可以使用df.isnull().sum()。它显示了每个特征的所有列和总nan。

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)

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)]

Features_with_na =[feature用于数据帧中的特征。列if dataframe[features].isnull().sum()>0]

对于features_with_na中的feature: Print (feature, np.round(dataframe[feature].isnull().mean()， 4)， '%缺失值') 打印(features_with_na)

它将为dataframe中的每一列提供缺失值的%

如果您希望查找包含NaN值的列并获得列名列表，则该代码可以工作。

na_names = df.isnull().any()
list(na_names.where(na_names == True).dropna().index)

如果要查找值都是nan的列，可以将any替换为all。

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()))