如何计算 Python Pandas DataFrame 列中的 NaN 值?
要计算PandasDataFrame中列中的NaN值,我们可以使用sumisna()方法。
步骤
创建一个带有轴标签(包括时间序列)的一维ndarray序列s。
打印系列,s。
计算系列中存在的NaN数量。
创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据df。
打印输入数据帧。
按列查找NaN计数。
打印计数数据帧。
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:\n", s count = s.isna().sum() print "NAN串联计数: ", 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 "\nInput DataFrame is:\n", df count = df.isna().sum() print "\nNAN count in DataFrame:\n", count输出结果
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串联计数: 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