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

将检查每一列是否包含Nan。

我一直在使用以下和类型转换为字符串，并检查nan值

   (str(df.at[index, 'column']) == 'nan')

这允许我检查一个系列中的特定值，而不只是返回如果它包含在系列中的某个地方。

如果你需要知道有多少行有“一个或多个nan”:

df.isnull().T.any().T.sum()

或者如果你需要取出这些行并检查它们:

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

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。

因为没有人提到，还有另一个变量叫做hasnans。

df[我]。如果pandas系列中的一个或多个值为NaN, hasnans将输出为True，否则为False。注意，它不是一个函数。

熊猫版本“0.19.2”和“0.20.2”

Jwilner的回答是正确的。我正在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，平坦数组的和(奇怪地)比计数快。这段代码似乎更快:

df.isnull().values.any()

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot


def setup(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
    df[df > 0.9] = np.nan
    return df


def isnull_any(df):
    return df.isnull().any()


def isnull_values_sum(df):
    return df.isnull().values.sum() > 0


def isnull_sum(df):
    return df.isnull().sum() > 0


def isnull_values_any(df):
    return df.isnull().values.any()


perfplot.save(
    "out.png",
    setup=setup,
    kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)

df.isnull().sum().sum()有点慢，但当然，它有额外的信息——nan的数量。