Pandas：計算列中的空值

Question

我有一個 pandas dataframe 包含一些有關購買的信息。 它包括“purchaseID”、“purchaseDate”和“purchaseAmount”等列。 我想知道每列中缺失值的數量，不同的列包含不同類型的數據類型，如字符串、數字、布爾值等。我嘗試過這樣的事情：

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())

但是，isnull 和 isna 都顯示在任何列中都沒有 null 值，但事實並非如此。

當我嘗試這樣的事情時：

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

它適用於某些列，但不適用於包含數字或 boolean 數據的列。 有沒有辦法讓我在所有列中找到空值？

謝謝！

使用打印幾行數據的示例打印輸出

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

Answer 1

嘗試使用pd.read_json 。 問題可能是您的數據框，其中一行是 json 文件。

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