1#Python, pandas
2#Count missing values for each column of the dataframe df
3
4df.isnull().sum()
5
1In [27]: df
2Out[27]:
3 A B C
41 NaN -2.027325 1.533582
52 NaN NaN 0.461821
63 -0.788073 NaN NaN
74 -0.916080 -0.612343 NaN
85 -0.887858 1.033826 NaN
9
10In [28]: df.isnull().sum() # Returns the sum of NaN values in each column.
11Out[28]:
12A 2
13B 2
14C 3
15
16In [29]: df.isnull().sum().sum # Returns the total NaN values in the dataframe
17Out[29]:
187