Como contar as ocorrências de NaN em uma coluna em Pandas Dataframe

Introduziremos os métodos para contar as ocorrências NaN em uma coluna no Pandas DataFrame. Temos muitas soluções, incluindo o método isna() para uma ou várias colunas, subtraindo o comprimento total da contagem de ocorrências NaN, utilizando o método value_counts e utilizando o método df.isull().sum().

Também vamos introduzir o método para calcular o número total de ocorrências de NaN em todo o Pandas DataFrame.

Método isna() para contar NaN em uma ou múltiplas colunas

Podemos utilizar o método insna() (versões pandas > 0.21.0) e depois somar para contar as ocorrências NaN. Para uma coluna, faremos o seguinte:

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, np.nan, np.nan])
s.isna().sum()
# or s.isnull().sum() for older pandas versions

Resultado:

2

Para várias colunas, também funciona:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, np.nan], "b": [np.nan, 1, np.nan]})
df.isna().sum()

Resultado:

a    1
b    2
dtype: int64

Subtrair a contagem de ocorrências não-NaN do comprimento total para a contagem de ocorrências NaN

Podemos obter o número de ocorrências NaN em cada coluna subtraindo a contagem de ocorrências non-Nan do comprimento do DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [(1, 2, None), (None, 4, None), (5, None, 7), (5, None, None)],
    columns=["a", "b", "d"],
    index=["A", "B", "C", "D"],
)
print(df)
print(len(df) - df.count())

Resultado:

     a    b    d
A  1.0  2.0  NaN
B  NaN  4.0  NaN
C  5.0  NaN  7.0
D  5.0  NaN  NaN
a    1
b    2
d    3
dtype: int64

df.isull().sum() Método para contar NaN Ocorrências

Podemos obter o número de ocorrências NaN em cada coluna utilizando o método df.isull().sum(). Se passarmos o axis=0 dentro do método sum, ele nos dará o número de ocorrências NaN em cada coluna. Se precisarmos de NaN ocorrências em cada linha, defina axis=1.

Códigos de exemplo:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [(1, 2, None), (None, 4, None), (5, None, 7), (5, None, None)],
    columns=["a", "b", "d"],
    index=["A", "B", "C", "D"],
)

print("NaN occurrences in Columns:")
print(df.isnull().sum(axis=0))
print("NaN occurrences in Rows:")
print(df.isnull().sum(axis=1))

Resultado:

NaN occurrences in Columns:
a    1
b    2
d    3
dtype: int64
NaN occurrences in Rows:
A    1
B    2
C    1
D    2
dtype: int64

Contar NaN Ocorrências nos Pandas inteiros DataFrame

Para obter o número total de todas as ocorrências NaN no DataFrame, nós encadeamos dois métodos .sum() juntos:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [(1, 2, None), (None, 4, None), (5, None, 7), (5, None, None)],
    columns=["a", "b", "d"],
    index=["A", "B", "C", "D"],
)

print("NaN occurrences in DataFrame:")
print(df.isnull().sum().sum())

Resultado:

NaN occurrences in DataFrame:
6