如何检查Pandas DataFrame中的值是否为NaN

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jwilner的反应是现场的。我一直在探索是否有更快的选择，因为根据我的经验，求平面数组的总和（奇怪）比计数快。这段代码看起来更快：

df.isnull().values.any()

例如：

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000))

In [3]: df[df > 0.9] = pd.np.nan

In [4]: %timeit df.isnull().any().any()
100 loops, best of 3: 14.7 ms per loop

In [5]: %timeit df.isnull().values.sum()
100 loops, best of 3: 2.15 ms per loop

In [6]: %timeit df.isnull().sum().sum()
100 loops, best of 3: 18 ms per loop

In [7]: %timeit df.isnull().values.any()
1000 loops, best of 3: 948 µs per loop

df.isnull().sum().sum()速度稍慢，但当然还有其他信息-的数量NaNs。

— 萨南德
source
1
感谢您提供时间基准。令人惊讶的是，pandas它没有内置功能。@JGreenwell的帖子确实df.describe()可以做到这一点，但没有直接功能。
— hlin117
2
我刚刚计时df.describe()（找不到NaN）。对于1000 x 1000的阵列，单个呼叫需要1.15秒。
— hlin117 2015年
3
：1，也df.isnull().values.sum()比df.isnull().values.flatten().sum()
— 零时
啊，@ JohnGalt好了，我将更改我的解决方案以删除.flatten()发帖者。谢谢。
— S阿南德
6
您没有尝试过df.isnull().values.any()，对我而言，它比其他人更快。
— CK1 2015年
178

您有两种选择。 

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))
# Make a few areas have NaN values
df.iloc[1:3,1] = np.nan
df.iloc[5,3] = np.nan
df.iloc[7:9,5] = np.nan

现在数据框看起来像这样：

          0         1         2         3         4         5
0  0.520113  0.884000  1.260966 -0.236597  0.312972 -0.196281
1 -0.837552       NaN  0.143017  0.862355  0.346550  0.842952
2 -0.452595       NaN -0.420790  0.456215  1.203459  0.527425
3  0.317503 -0.917042  1.780938 -1.584102  0.432745  0.389797
4 -0.722852  1.704820 -0.113821 -1.466458  0.083002  0.011722
5 -0.622851 -0.251935 -1.498837       NaN  1.098323  0.273814
6  0.329585  0.075312 -0.690209 -3.807924  0.489317 -0.841368
7 -1.123433 -1.187496  1.868894 -2.046456 -0.949718       NaN
8  1.133880 -0.110447  0.050385 -1.158387  0.188222       NaN
9 -0.513741  1.196259  0.704537  0.982395 -0.585040 -1.693810
  • 选项1：df.isnull().any().any()-返回布尔值

您知道isnull()哪个会返回这样的数据帧：

       0      1      2      3      4      5
0  False  False  False  False  False  False
1  False   True  False  False  False  False
2  False   True  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False  False
4  False  False  False  False  False  False
5  False  False  False   True  False  False
6  False  False  False  False  False  False
7  False  False  False  False  False   True
8  False  False  False  False  False   True
9  False  False  False  False  False  False

如果您这样做df.isnull().any()，则只能找到具有NaN值的列：

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
5     True
dtype: bool

还有一个.any()会告诉你，如果上述任何有True

> df.isnull().any().any()
True
  • 选项2：df.isnull().sum().sum()-返回NaN值总数的整数：

这与操作相同.any().any()，首先对NaN列中的值数量求和，然后对这些值求和：

df.isnull().sum()
0    0
1    2
2    0
3    1
4    0
5    2
dtype: int64

最后，要获取DataFrame中NaN值的总数：

df.isnull().sum().sum()
5
— 安迪
source
为什么不使用.any(axis=None)代替.any().any()？
— 乔治
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如果您需要知道带有“一个或多个NaNs”的行数：

df.isnull().T.any().T.sum()

或者，如果您需要拉出这些行并进行检查：

nan_rows = df[df.isnull().T.any().T]
— 滚刀
source
4
我认为我们不需要第二个T
— YOBEN_S
18

除了给霍布斯一个绝妙的答案外，我对Python和Pandas还很陌生，所以请指出我是否错。

要找出哪些行具有NaN：

nan_rows = df[df.isnull().any(1)]

通过将any（）的轴指定为1来检查行中是否存在“ True”，将无需移置即可执行相同的操作。

— 安奇
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这摆脱了两个换位！爱您的简洁化any(axis=1)。
— 滚刀
12

超级简单语法： df.isna().any(axis=None)

从v0.23.2开始，可以使用DataFrame.isna+ DataFrame.any(axis=None)其中axis=None指定整个DataFrame的逻辑归约。

# Setup
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B' : [np.nan, 4, 5]})
df
     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  4.0
2  NaN  5.0


df.isna()

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False

df.isna().any(axis=None)
# True

有用的选择

numpy.isnan
如果您正在运行旧版本的熊猫，则是另一个性能选择。

np.isnan(df.values)

array([[False,  True],
       [False, False],
       [ True, False]])

np.isnan(df.values).any()
# True

或者，检查总和：

np.isnan(df.values).sum()
# 2

np.isnan(df.values).sum() > 0
# True

Series.hasnans
您也可以迭代调用Series.hasnans。例如，要检查单个列是否具有NaN，

df['A'].hasnans
# True

并检查任何列有NaN的，你可以使用与理解any（这是一个短路操作）。

any(df[c].hasnans for c in df)
# True

这实际上非常快。

— cs95
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10

由于没有人提及，因此只有一个名为的变量hasnans。

df[i].hasnansTrue如果pandas系列中的一个或多个值是NaN，False则输出为NaN（如果不是）。请注意，它不是功能。

熊猫版本“ 0.19.2”和“ 0.20.2”

— 雅芝
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6
这个答案是不正确的。Pandas Series具有此属性，但DataFrames没有。如果df = DataFrame([1,None], columns=['foo'])，df.hasnans则将抛出一个AttributeError，但df.foo.hasnans将返回True。
— 内森·汤普森
7

由于pandas必须为此找到答案DataFrame.dropna()，因此我看了看他们是如何实现它的，并发现他们利用了它DataFrame.count()，它计算了中的所有非空值DataFrame。cf. 熊猫源代码。我尚未对该技术进行基准测试，但是我认为该库的作者可能已经对如何进行选择做出了明智的选择。

— 马歇尔·法瑞尔
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6

设dfPandas DataFrame的名称，以及任何numpy.nan为空值的值。

  1. 如果要查看哪些列为空，哪些不为空（仅True和False） 
    df.isnull().any()
  2. 如果只想查看具有空值的列 
    df.loc[:, df.isnull().any()].columns
  3. 如果要查看每列中的空值计数 
    df.isna().sum()

  4. 如果要查看每列中空值的百分比 

    df.isna().sum()/(len(df))*100
  5. 如果要查看仅包含空值的列中的空值百分比： df.loc[:,list(df.loc[:,df.isnull().any()].columns)].isnull().sum()/(len(df))*100

编辑1：

如果要直观地查看数据丢失的位置： 

import missingno
missingdata_df = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
missingno.matrix(df[missingdata_df])
— Naveen Kumar
source
如果您想在每一列中看到空值的数量……这似乎很疯狂，为什么不这样做df.isna().sum()呢？
— AMC
4

仅使用 math.isnan（x），如果x是一个NaN（不是数字），则返回True，否则返回False。

— 江南消夏
source
4
我不认为math.isnan(x)什么时候x是DataFrame是行得通的。您会收到TypeError。
— hlin117
为什么要在任何其他选择上使用它？
— AMC
3

这是找到空值并替换为计算值的另一种有趣方式

    #Creating the DataFrame

    testdf = pd.DataFrame({'Tenure':[1,2,3,4,5],'Monthly':[10,20,30,40,50],'Yearly':[10,40,np.nan,np.nan,250]})
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN
    4       50       5   250.0

    #Identifying the rows with empty columns
    nan_rows = testdf2[testdf2['Yearly'].isnull()]
    >>> nan_rows
       Monthly  Tenure  Yearly
    2       30       3     NaN
    3       40       4     NaN

    #Getting the rows# into a list
    >>> index = list(nan_rows.index)
    >>> index
    [2, 3]

    # Replacing null values with calculated value
    >>> for i in index:
        testdf2['Yearly'][i] = testdf2['Monthly'][i] * testdf2['Tenure'][i]
    >>> testdf2
       Monthly  Tenure  Yearly
    0       10       1    10.0
    1       20       2    40.0
    2       30       3    90.0
    3       40       4   160.0
    4       50       5   250.0
— 贾格纳斯·班纳吉
source
3

我一直在使用以下内容并将其类型转换为字符串并检查nan值 

   (str(df.at[index, 'column']) == 'nan')

这使我可以检查序列中的特定值，而不仅仅是返回该值是否包含在序列中。

— 彼得·托马斯
source
使用这个有什么好处pandas.isna()吗？
— AMC
1

或者你可以使用.info()的DF，例如：

df.info(null_counts=True) 返回列中的非空行数，例如：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 3276314 entries, 0 to 3276313
Data columns (total 10 columns):
n_matches                          3276314 non-null int64
avg_pic_distance                   3276314 non-null float64
— 简·西拉
source
1

最好是使用：

df.isna().any().any()

这就是为什么。因此isna()用于定义isnull()，但两者当然是完全相同的。

这甚至比接受的答案还要快，并且涵盖了所有2D熊猫阵列。

— 普罗斯蒂
source
0

我们可以通过使用Seaborn模块热图生成热图来查看数据集中存在的空值

import pandas as pd
import seaborn as sns
dataset=pd.read_csv('train.csv')
sns.heatmap(dataset.isnull(),cbar=False)
— 阿迪亚
source
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您不仅可以检查是否存在“ NaN”，还可以使用以下命令获取每一列中“ NaN”的百分比， 

df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[6,np.nan,8,9,10]})  
df  

   col1 col2  
0   1   6.0  
1   2   NaN  
2   3   8.0  
3   4   9.0  
4   5   10.0  


df.isnull().sum()/len(df)  
col1    0.0  
col2    0.2  
dtype: float64
— 尼扎姆
source
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根据要处理的数据类型，您还可以通过将dropna设置为False来在执行EDA时获取每一列的值计数。 

for col in df:
   print df[col].value_counts(dropna=False)

对于分类变量，效果很好，当您拥有许多唯一值时，效果不是很好。

— 安德鲁沃文斯
source
我认为这是低效的。大熊猫的内置功能更加简洁。避免混乱的ipython笔记本。
— Koo
在内置解决方案上使用它毫无意义。
— AMC
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