[解決済み] Pandas DataFrameの値がNaNであるかどうかを確認する方法

質問

Python Pandasで、DataFrameが1つ（またはそれ以上）のNaN値を持っているかどうかを確認する最良の方法は何でしょう？

私はこの関数について知っています。 pd.isnan しかし、これは各要素に対してブーリアン値のDataFrameを返します。 この投稿 も、私の質問に答えているとは言えません。

どのように解決するのですか？

jwilner の回答は的確です。私の経験では、フラットな配列の合計はカウントするより（不思議と）速いので、もっと速いオプションはないかと探っていました。このコードの方が速いようです。

df.isnull().values.any()

import numpy as np
import pandas as pd
import perfplot


def setup(n):
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(n))
    df[df > 0.9] = np.nan
    return df


def isnull_any(df):
    return df.isnull().any()


def isnull_values_sum(df):
    return df.isnull().values.sum() > 0


def isnull_sum(df):
    return df.isnull().sum() > 0


def isnull_values_any(df):
    return df.isnull().values.any()


perfplot.save(
    "out.png",
    setup=setup,
    kernels=[isnull_any, isnull_values_sum, isnull_sum, isnull_values_any],
    n_range=[2 ** k for k in range(25)],
)

df.isnull().sum().sum() は少し遅いですが、もちろん追加情報を持っています。 NaNs .