这是一个创建于 1262 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
实际使用的数据，null 值在所难免。如何快速找出 DataFrame 所有列的 null 值个数？今天番茄加速给大家讲一个小技巧。
使用 Pandas 能非常方便实现，只需下面一行代码：
data.isnull().sum()
data.isnull(): 逐行逐元素查找元素值是否为 null.
.sum(): 默认在 axis 为 0 上完成一次 reduce 求和。
上手实际数据，使用这个小技巧，很爽。
读取泰坦尼克预测生死的数据集
data = pd.read_csv('titanicdataset-traincsv/train.csv')
检查 null 值:
data.isnull().sum()
结果：
PassengerId 0
Survived 0
Pclass 0
Name 0
Sex 0
Age 177
SibSp 0
Parch 0
Ticket 0
Fare 0
Cabin 687
Embarked 2
dtype: int64
Age 列 177 个 null 值
Cabin 列 687 个 null 值
Embarked 列 2 个 null 值
使用 Pandas 能非常方便实现，只需下面一行代码：
data.isnull().sum()
data.isnull(): 逐行逐元素查找元素值是否为 null.
.sum(): 默认在 axis 为 0 上完成一次 reduce 求和。
上手实际数据，使用这个小技巧，很爽。
读取泰坦尼克预测生死的数据集
data = pd.read_csv('titanicdataset-traincsv/train.csv')
检查 null 值:
data.isnull().sum()
结果：
PassengerId 0
Survived 0
Pclass 0
Name 0
Sex 0
Age 177
SibSp 0
Parch 0
Ticket 0
Fare 0
Cabin 687
Embarked 2
dtype: int64
Age 列 177 个 null 值
Cabin 列 687 个 null 值
Embarked 列 2 个 null 值
目前尚无回复
Select Language