如何计算Pandas中NaN值的数量

计算Pandas中NaN值的数量，可以使用isna()方法和sum()方法配合使用。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库

import pandas as pd

2. 读取数据

首先需要读入数据，例如下面的例子读取了一个包含NaN值的数据集：

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 计算NaN值的数量

使用isna()方法筛选数据集中的NaN值，该方法会返回一个布尔型的DataFrame或Series。我们可以使用sum()方法统计True的数量，即NaN值的数量。

# 对DataFrame进行计算
data.isna().sum()

# 对单独的Series进行计算
data['column_name'].isna().sum()

4. 示例

下面使用一个示例来演示具体实现过程。

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/charleyferrari/CUNY_DATA_602/master/module2/data/msas.csv')

# 统计NaN值的数量
n_missing = df.isna().sum().sum()

print("数据集中一共有{}个NaN值".format(n_missing))

输出结果如下：

数据集中一共有2个NaN值

以上就是计算Pandas中NaN值数量的详细攻略。