如何统计熊猫的 NaN 值数量？
我们可能需要计算数据集中每个要素的 NaN 值的数量，以便决定如何处理它。例如，如果缺失值的数量很少，那么我们可以选择放弃那些观察值；或者可能有一列缺少大量条目，因此我们可以决定是否包含该变量。
方法 1:使用 description()
我们可以使用description()方法返回一个包含数据集详细信息的表。计数属性直接给出每列中非 NaN 值的计数。所以，如果我们知道观察的总数，我们可以得到 NaN 值的计数。
import pandas as pd
import numpy as np
# dictionary of lists
dict = { 'A':[1, 4, 6, 9],
'B':[np.NaN, 5, 8, np.NaN],
'C':[7, 3, np.NaN, 2],
'D':[1, np.NaN, np.NaN, np.NaN] }
# creating dataframe from the
# dictionary
data = pd.DataFrame(dict)
data.describe()
输出:
方法 2:使用 sum() is null()函数返回包含真值和假值的数据集。因为，真被视为 1，假被视为 0，所以调用 isnull() 系列上的 sum() 方法会返回真值的计数，该计数实际上对应于 NaN 值的数量。
计算一列中的 NaN:
我们可以简单地在所需的列中找到空值，然后得到总和。
import pandas as pd
import numpy as np
# dictionary of lists
dict = { 'A':[1, 4, 6, 9],
'B':[np.NaN, 5, 8, np.NaN],
'C':[7, 3, np.NaN, 2],
'D':[1, np.NaN, np.NaN, np.NaN] }
# creating dataframe from the
# dictionary
data = pd.DataFrame(dict)
# total NaN values in column 'B'
print(data['B'].isnull().sum())
输出:
2
连续数 NaN:
可以使用 loc 或 iloc 选择行。然后我们像以前一样求出总和。
import pandas as pd
import numpy as np
# dictionary of lists
dict = { 'A':[1, 4, 6, 9],
'B':[np.NaN, 5, 8, np.NaN],
'C':[7, 3, np.NaN, 2],
'D':[1, np.NaN, np.NaN, np.NaN] }
# creating dataframe from the
# dictionary
data = pd.DataFrame(dict)
# total NaN values in row index 1
print(data.loc[1, :].isnull().sum())
输出:
1
计算整个数据框中的 NaN: 要计算整个数据集中的 NaN，我们只需要调用 sum() 函数两次——一次用于获取每一列中的计数，另一次用于查找所有列的总和。
import pandas as pd
import numpy as np
# dictionary of lists
dict = {'A':[1, 4, 6, 9],
'B':[np.NaN, 5, 8, np.NaN],
'C':[7, 3, np.NaN, 2],
'D':[1, np.NaN, np.NaN, np.NaN]}
# creating dataframe from the
# dictionary
data = pd.DataFrame(dict)
# total count of NaN values
print(data.isnull().sum().sum())
输出:
6
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