如何检查在熊猫数据框架中是否有NaN值

在Python Pandas中，检查DataFrame是否有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么?

我知道函数pd。isnan，但这将返回每个元素的布尔值的DataFrame。这篇文章也没有完全回答我的问题。

当前回答

加上霍布斯的精彩回答，我对Python和熊猫很陌生，所以如果我错了，请指出来。

要找出哪些行有nan:

nan_rows = df[df.isnull().any(1)]

将执行相同的操作，而不需要通过将any()的轴指定为1来检查'True'是否在行中存在。

其他回答

df.isna().any(axis=None)

从v0.23.2开始，您可以使用DataFrame。isna + DataFrame.any(axis=None)，其中axis=None指定整个DataFrame的逻辑缩减。

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B' : [np.nan, 4, 5]})
df
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  4.0
2  NaN  5.0

df.isna()

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

df.isna().any(axis=None)
# True

有用的替代方案

numpy.isnan 如果您正在运行旧版本的pandas，则另一个性能选项。

np.isnan(df.values)

array([[False,  True],
       [False, False],
       [ True, False]])

np.isnan(df.values).any()
# True

或者，检查和:

np.isnan(df.values).sum()
# 2

np.isnan(df.values).sum() > 0
# True

Series.hasnans 你也可以迭代地调用Series.hasnans。例如，要检查单个列是否有nan，

df['A'].hasnans
# True

要检查任何列是否具有nan，可以对any使用推导式(这是一种短路操作)。

any(df[c].hasnans for c in df)
# True

这实际上非常快。

df.apply(axis=0, func=lambda x : any(pd.isnull(x)))

将检查每一列是否包含Nan。

根据您正在处理的数据类型，您还可以在执行EDA时通过将dropna设置为False来获得每列的值计数。

for col in df:
   print df[col].value_counts(dropna=False)

适用于分类变量，但当你有很多唯一值时就不那么适用了。

我们可以通过使用seaborn moduleheatmap生成热图来查看数据集中存在的空值

import pandas as pd
import seaborn as sns
dataset=pd.read_csv('train.csv')
sns.heatmap(dataset.isnull(),cbar=False)

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。

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