在Pandas分析和处理数据的过程中，我们常常需要关注DataFrame中NaN值的出现情况。那么如何 high起来计算Pandas DataFrame某列或所有列中的NaN值呢?
下面介绍Pandas统计列NaN值的4大步骤：
第一步：使用.isna()标记NaN
df.isna() 使用.isna()方法可以将DataFrame中的NaN值标记出来。
第二步：.sum()计算标记值
df.isna().sum()使用.sum()方法可以对标记后的NaN值进行求和，得到每个列NaN出现的次数。
第三步：选择单列或所有列
要统计单列NaN，选择['colname']
df['col1'].isna().sum()要统计所有列NaN，直接对DataFrame使用.isna().sum()
df.isna().sum()第四步：输出结果
最终输出每个列NaN出现的次数，如：
- col1 1
- col2 2
- col3 0
- dtype： int64
这就是Pandas统计列NaN值的4大步骤，掌握这4步，我们可以轻松检测DataFrame中任意列的NaN情况。