Wie zähle ich die NaN-Werte in einer Spalte in Pandas DataFrame?

Sie können die Funktion isna() verwenden, um eine boolesche Maske der NaN-Werte in einer Spalte zu erstellen und dann die Funktion sum() verwenden, um die Anzahl der True-Werte in der Maske zu zählen. Hier ist ein Beispiel:

import pandas as pd

# Erstellen Sie eine Beispiel-DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, float('nan')],
                   'B': [float('nan'), float('nan'), 5, 6, 7]})

# Zählen Sie die Anzahl der NaN-Werte in Spalte 'A'
nan_count_a = df['A'].isna().sum()

# Zählen Sie die Anzahl der NaN-Werte in Spalte 'B'
nan_count_b = df['B'].isna().sum()

print(nan_count_a) #1
print(nan_count_b) #2

Du kannst auch df.isna().sum() verwenden, um die Anzahl der NaN-Werte aller Spalten zu erhalten.