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法律研究如何在 Python Pandas DataFrame 中的列中計算 NaN 值？
要計算 Pandas DataFrame 中列中的 NaN 值，我們可以使用帶有**sum** 的**isna()** 方法。
步驟
建立一個序列**s**，一維**ndarray**，帶軸標籤（包括時間序列）。
列印序列**s**。
計算序列中存在的 NaN 個數。
建立一個二維、大小可變的、潛在異構的表格資料**df**。
列印輸入的 DataFrame。
逐列查詢 NaN 計數。
列印計數的 DataFrame。
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:
", s count = s.isna().sum() print "NAN count in series: ", 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 "
Input DataFrame is:
", df count = df.isna().sum() print "
NAN count in DataFrame:
", count
輸出
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 count in series: 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
更新於：30-08-2021
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