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

import missingno as msno
msno.matrix(df)  # just to visualize. no missing value.

其他回答

df.isnull().sum()

这将为您提供DataFrame各列中所有NaN值的计数。

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。

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

将检查每一列是否包含Nan。

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()]

import missingno as msno
msno.matrix(df)  # just to visualize. no missing value.

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