Python數據幀得到空值計數

我想在DataFrame中找到空值。雖然我從Stackoverflow中回顧了以下文章，描述了確定空值的過程，但我很難爲我的數據集做同樣的事情。Python數據幀得到空值計數

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

工作代碼：

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

我在做什麼錯？

來源

2017-05-06 continuous_learner

如果你想''，None和NaN所有算不算null，你可以強制轉換爲boolean和數據框使用applymap方法上的每個值然後使用.sum隨後：

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

我希望這有助於。

來源

2017-05-06 01:48:57 Abdou

謝謝。解決了我的問題:) –

列表中的''不是空值，它是一個空字符串。要獲得空值，請改爲使用None。這在pandas.isnull() documentation中描述，缺失值是「數值數組中的NaN，或者對象數組中的無/ 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

您可以通過打印兩個數據框來查看差異。在第一種情況下，數據幀如下所示：

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

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

請注意，索引3處的值是空字符串。

在第二種情況下，您可以：

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

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

來源

2017-05-06 01:45:55 Craig

「與標準Python不同，熊貓中的空字符串不被視爲空值。」我不認爲這是正確的。空字符串仍然是一個字符串！ –

@AndyHayden對我而言，這句話很差。我試圖指出空值與測試爲False的東西之間的區別。 – Craig

的其他職位解決該''不是空值並且因此不計爲這樣與isnull方法...

...然而，當解釋爲bool''並評估爲False。

a.astype(bool) 

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

如果您的數據框中有''並且想要以這種方式處理它，這可能會很有用。

來源

2017-05-06 05:07:02 piRSquared

Python數據幀得到空值計數

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