Pandas统计dataframe列中为NaN的行数

这分为两种情况：缺少值NaN和字符串NaN。

缺少值NaN

df = pd.DataFrame({'value':[np.nan, np.nan, 1, 5, 7]})
print (df)
      value
0     NaN
1     NaN
2     1.0
3     5.0
4     7.0
count = df['value'].isna().sum()
#或者 count = df['value'].isnull().sum()
print (count)
2

判断列的值是否为nan，可以使用isna()或者isnull()函数。

字符串NaN

df = pd.DataFrame({'value':['NaN', 'NaN', 1, 5, 'NaN']})
print (df)
     value
0    NaN
1    NaN
2      2
3      5
4    NaN
count = df['value'].eq('NaN').sum()
#或者count = (df['value'] == 'NaN').sum()
print (count)
3