Python统计含缺失值的行数失败，请求技术协助

• 问题：Excel中统计到含缺失值的行数为156行，但用Python代码无法得到对应结果，恳请帮忙排查原因。
• 补充：Excel数据存在部分字段缺失，IDE中编写了多段代码尝试统计，但均未得到正确结果。

所用Python代码 #

# 方法1：标记每行是否有缺失后统计行数
(kidney_df.isna().sum(axis=1) > 0).sum()

# 方法2：循环统计每行缺失值数量大于0的行数
count=0
for i in kidney_df.isnull().sum(axis=1):
    if i>0:
        count=count+1

# 方法3：统计所有缺失值的总个数
kidney_df.isna().sum().sum()

排查方向参考 #

1. 数据读取规则问题：pandas默认仅识别np.nan为缺失值，但Excel中的缺失可能是空字符串、空格、"NA"这类文本，读取时需指定识别规则：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   kidney_df = pd.read_excel("你的文件路径.xlsx", na_values=["", "NA", "N/A", " "])
   

2. 数据行一致性检查：确认Python读取的总行数与Excel一致，是否存在漏读表头、多读取空行，或Excel隐藏行未被读取的情况。
3. 缺失值定义差异：Excel可能将空格单元格视为缺失，但pandas不会，可先清洗数据将空格转为缺失值：

   kidney_df = kidney_df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)
   

4. 代码逻辑区分：第三行代码kidney_df.isna().sum().sum()统计的是所有缺失值的总个数，并非含缺失值的行数，和Excel的统计维度完全不同，不要混淆。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者070701