pandas 判断指定列是否存在空值

df[df[column_name].str.strip().isin['',np.nan]].any()

上面的 np.nan 是获取浮点型,若df 里面有数值,这数值就会被匹配上。

df[df[column_name].str.strip().isna().any()

若存在nan则返回为True,与数值无关

若不确定是否转换了nan为'',下面组合使用最保险

df[df[column_name].str.strip().isin['']].any()

df[df[column_name].str.strip().isna().any()

### 查看指定列中非空值的数量 在 Pandas 中,可以通过 `count()` 方法查看指定列中非空值的数量。该方法能够统计每或每行中非空单元格的数量,其默认行为是按统计[^1]。 若需查看特定的非空值数量,可以对 DataFrame 进行选择后调用 `count()` 方法。例如,若想统计 `df['A']` 中的非空值数量,可使用以下代码: ```python df['A'].count() ``` 若需对多进行统计,例如同时查看 `df['A']` 和 `df['B']` 的非空值数量,可以使用如下代码: ```python df[['A', 'B']].count() ``` 该方法默认统计每的非空值数量,返回一个包含空值数目的 `Series` 对象。 此外,`count()` 方法支持 `axis` 参数,用于指定统计方向。若希望按行统计非空值数量,可设置 `axis=1`: ```python df[['A', 'B']].count(axis=1) ``` 该操作将返回每行中非空值的数量。 ### 示例代码 以下是一个完整的示例,演示如何查看指定列中非空值的数量: ```python import pandas as pd import numpy as np # 构建示例数据 data = { 'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [np.nan, 5, 6, 7], 'C': [8, np.nan, np.nan, 10] } df = pd.DataFrame(data) # 查看 A 的非空值数量 print(" A 的非空值数量:", df['A'].count()) # 查看 A 和 B 的非空值数量 print(" A 和 B 的非空值数量:") print(df[['A', 'B']].count()) # 查看每行中非空值的数量 print("每行的非空值数量:") print(df[['A', 'B']].count(axis=1)) ``` 输出结果如下: ``` A 的非空值数量: 3 A 和 B 的非空值数量: A 3 B 3 dtype: int64 每行的非空值的数量: 0 2 1 2 2 1 3 2 dtype: int64 ``` ### 总结 通过 `count()` 方法可以快速查看指定列中非空值的数量。该方法支持单、多以及按行统计,适用于数据清洗和分析过程中对缺失值的判断和处理。
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