查找每列 pandas 的 nan 数量

如果你正在处理大量数据并使用 Pandas，你可能会遇到大量数据缺失的情况。在这种情况下，你需要找到每列的 nan 数量以进行深入分析。下面是在 Python 中使用 Pandas 查找每列 nan 数量的示例代码：

首先，我们需要导入 Pandas 库：

import pandas as pd

然后，我们可以使用 Pandas 中的 read_csv() 方法来读取 CSV 文件：

df = pd.read_csv("data.csv")

现在，让我们使用 Pandas 的 isna() 方法来检查每行是否为缺失值，并使用 sum() 函数计算每列中的 nan 数量：

nan_count = df.isna().sum()

最后，我们可以将 nan 数量打印出来：

print(nan_count)

这将输出每列的 nan 数量。如果你需要对 nan 数量进行可视化分析，你可以使用 Matplotlib 等可视化库来绘制图表。

以上是在 Python 中使用 Pandas 查找每列 nan 数量的示例代码，希望可以帮助你更好地处理数据缺失的情况。