Df.isnull ().any().any()应该这样做。

df.isnull().sum()

这将为您提供DataFrame各列中所有NaN值的计数。

试试下面的方法

df.isnull().sum()

or

df.isna().values.any()

由于pandas必须为DataFrame.dropna()找到这一点，我看了看他们是如何实现它的，并发现他们使用了DataFrame.count()，它会计数DataFrame中的所有非空值。参考熊猫源代码。我还没有对这种技术进行基准测试，但我认为库的作者可能已经就如何实现它做出了明智的选择。

Df.isnull ().any().any()应该这样做。

最好的方法是:

df.isna().any().any()

原因如下。所以isna()被用来定义isnull()，但这两者当然是相同的。

这甚至比公认的答案还要快，并且涵盖了所有2D熊猫数组。