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

我知道这是一个很好的回答问题，但我想做一个小小的调整。这个答案只返回包含空值的列，并且仍然显示空值的计数。

1-liner:

pd.isnull(df).sum()[pd.isnull(df).sum() > 0]

描述

在每一列中计算空值

null_count_ser = pd.isnull(df).sum()

True|False序列，描述该列是否为空

is_null_ser = null_count_ser > 0

使用T|F系列来过滤那些没有

null_count_ser[is_null_ser]

示例输出

name          5
phone         187
age           644

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。

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.columns[df.isnull().any()].tolist()

它将返回包含空行的列的名称

这是其中一种方法。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})
print(pd.isnull(df).sum())

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