Python 熊猫：在列中计算空值

我有一个熊猫数据框，其中包含一些关于购买的信息。它包括“purchaseID”、“purchaseDate”和“purchaseAmount”等列。我想知道每列中缺失值的数量，不同的列包含不同类型的数据类型，如字符串、数字、布尔值等。我尝试了以下方法：

import json
import pandas

# the variable 'data' is my pandas data frame which was read from a json
with open('purchases.json') as f:
    data = pd.DataFrame(json.loads(line) for line in f)

print(data.isnull().sum())
print(data.isna().sum())

for col in data.columns: 
    print((data[col].values == '').sum())

然而，isnull和isna都显示在任何列中都没有null值，事实并非如此

当我尝试这样的事情时：

import json
import pandas

# the variable 'data' is my pandas data frame which was read from a json
with open('purchases.json') as f:
    data = pd.DataFrame(json.loads(line) for line in f)

print(data.isnull().sum())
print(data.isna().sum())

for col in data.columns: 
    print((data[col].values == '').sum())

它适用于某些列，但不适用于包含数字或布尔数据的列。有没有办法找到所有列中的空值

谢谢

使用打印两行数据的打印输出示例

purchaseID purchaseDate purchaseAmount merchantName
1234       2019-01-01   500.0          Walmart
2345       2019-01-03
           2019-01-02   25.1           BP 

---

尝试使用

pd.read\u json

。问题可能是您的数据帧中有一行是json文件

data = pd.read_json(r'purchases.json')
print(data.isnull().sum())
print(data.isna().sum().sum())

---

您需要将空格转换为true

NaN

或null值，请尝试

df.replace（“”，np.NaN）

然后尝试上面的代码。我以前尝试过，但它仍然为所有列显示0个空值。您需要显示数据样本，这对我来说很有用，但是没有一个示例数据集，这里的任何人都无法重现您的错误。@DataKnool刚刚在原始文章中添加了一个示例。谢谢

df.replace（“”，np.nan）

对我有效，也可以使用上面的代码

df.isnull（）.sum（）

对我有效，并显示3个缺少的值。