如何计算 Python Pandas DataFrame 中某一列的 NaN 值?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/4/17 0:07:17
要计算 Pandas DataFrame 中某一列的 NaN 值，我们可以使用 isna() 方法和 sum。
步骤
创建一个带有轴标签(包括时间序列)的系列 s，一维 ndarray。
打印系列 s。
计算系列中存在的 NaN 数量。
创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据 df。
打印输入 DataFrame。
查找 NaN按列计数。
打印计数 DataFrame。
示例
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3]) print "Input series is:
", s count = s.isna().sum() print "NAN count in series: ", count df = pd.DataFrame( { "x": [5, np.nan, 1, np.nan], "y": [np.nan, 1, np.nan, 10], "z": [np.nan, 1, np.nan, np.nan] } ) print "
Input DataFrame is:
", df count = df.isna().sum() print "
NAN count in DataFrame:
", count
输出
Input series is: 0 1.0 1 NaN 2 3.0 3 NaN 4 3.0 5 NaN 6 7.0 7 NaN 8 3.0 dtype: float64 NAN count in series: 4 Input DataFrame is: x y z 0 5.0 NaN NaN 1 NaN 1.0 1.0 2 1.0 NaN NaN 3 NaN 10.0 NaN NAN count in DataFrame: x 2 y 2 z 3 dtype: int64
