Python数据帧得到空值计数

我想在DataFrame中找到空值。虽然我从Stackoverflow中回顾了以下文章，描述了确定空值的过程，但我很难为我的数据集做同样的事情。Python数据帧得到空值计数

How to count the Nan values in the column in Panda Data frame

工作代码：

import pandas as pd 
a = ['america','britain','brazil','','china','jamaica'] #I deliberately introduce a NULL value 
a = pd.DataFrame(a) 
a.isnull() 

#Output: 
False 
1 False 
2 False 
3 False 
4 False 
5 False 

a.isnull().sum() 
#Output 
#0 0 
#dtype: int64

我在做什么错？

来源

2017-05-06 continuous_learner

如果你想''，None和NaN所有算不算null，你可以强制转换为boolean和数据框使用applymap方法上的每个值然后使用.sum随后：

import pandas as pd 
import numpy as np 


a = ['america','britain','brazil',None,'', np.nan, 'china','jamaica'] #I deliberately introduce a NULL value 
a = pd.DataFrame(a) 
a.applymap(lambda x: not x or pd.isnull(x)).sum() 

# 0 3 
# dtype: int64

我希望这有助于。

来源

2017-05-06 01:48:57 Abdou

谢谢。解决了我的问题:) –

列表中的''不是空值，它是一个空字符串。要获得空值，请改为使用None。这在pandas.isnull() documentation中描述，缺失值是“数值数组中的NaN，或者对象数组中的无/ NaN”。

import pandas as pd 
a = ['america','britain','brazil',None,'china','jamaica'] 
a = pd.DataFrame(a) 
a.isnull() 

     0 
0 False 
1 False 
2 False 
3 True 
4 False 
5 False

您可以通过打印两个数据框来查看差异。在第一种情况下，数据帧如下所示：

pd.DataFrame(['america','britain','brazil',None,'china','jamaica']) 

     0 
0 america 
1 britain 
2 brazil 
3   
4 china 
5 jamaica

请注意，索引3处的值是空字符串。

在第二种情况下，您可以：

pd.DataFrame(['america','britain','brazil',None,'china','jamaica']) 

     0 
0 america 
1 britain 
2 brazil 
3  None 
4 china 
5 jamaica

来源

2017-05-06 01:45:55 Craig

“与标准Python不同，熊猫中的空字符串不被视为空值。”我不认为这是正确的。空字符串仍然是一个字符串！ –

@AndyHayden对我而言，这句话很差。我试图指出空值与测试为False的东西之间的区别。 – Craig

的其他职位解决该''不是空值并且因此不计为这样与isnull方法...

...然而，当解释为bool''并评估为False。

a.astype(bool) 

     0 
0 True 
1 True 
2 True 
3 False 
4 True 
5 True

如果您的数据框中有''并且想要以这种方式处理它，这可能会很有用。

来源

2017-05-06 05:07:02 piRSquared

Python数据帧得到空值计数

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