Python pandas 数据框：如何仅计算和显示数据框中缺失值的数量？

Question

我想问一下如何计算和显示数据框中缺失值的数量？我正在使用： df.isna().sum() 但它会显示所有列，包括非缺失值列。如何仅计算和显示数据框中具有降序值计数的缺失值列？

Answer 1

在我看来，最简单的方法是删除0值boolean indexing，然后sort_values：

s = df.isna().sum()

s = s[s != 0].sort_values(ascending=False)

或any仅用于过滤至少有一个True(one NaN) 的列：

df1 = df.isna()

s = df1.loc[:, df1.any()].sum().sort_values(ascending=False)

样本：

df = pd.DataFrame({

        'A':list('abcdef'),

         'B':[np.nan,5,np.nan,5,5,np.nan],

         'C':[7,8,9,np.nan,2,3],

         'D':[1,3,5,7,1,0],

         'E':[np.nan,3,6,9,2,np.nan],

         'F':list('aaabbb')

})

s = df.isna().sum()

s = s[s != 0].sort_values(ascending=False)

print (s)

B    3

E    2

C    1

dtype: int64

Answer 2

您可以使用pipe从总计中删除零值：

>>> df.isnull().sum().sort_values(ascending=False).pipe(lambda s: s[s > 0])

B    3

E    2

C    1

dtype: int64