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

df.isnull().sum()

这将为您提供DataFrame各列中所有NaN值的计数。

其他回答

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。

另一种方法是dropna，检查长度是否相等:

>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>>

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

将检查每一列是否包含Nan。

df.isnull().sum()

这将为您提供DataFrame各列中所有NaN值的计数。

这将只包括至少有一个null/na值的列。

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

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