统计Pandas DataFrame中值为字符串'nan'的列行数

因为你的DataFrame中存储的是字符串类型的'nan'，而非pandas识别的缺失值（如pd.NA或np.nan），所以df.isna().sum()无法统计这类值。可以用以下两种方法实现需求：

方法一：直接匹配字符串统计 #

直接比较每个元素是否等于'nan'，对布尔结果按列求和：

(df == 'nan').sum()

执行后会得到期望的结果：

col_1    0
col_2    2
col_3    1
dtype: int64

方法二：替换为真实缺失值后统计 #

先把字符串'nan'替换成pandas认可的缺失值pd.NA，再用isna().sum()统计：

df.replace('nan', pd.NA).isna().sum()

这种方法的好处是，替换后的数据可以直接用于后续的缺失值处理（如填充、删除等操作）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PeeteKeesel