Para calcular el número de NaN que hay en cada una de las columnas de un dataframe df vamos a hacer uso del método "isnull" de pandas. Éste método detecta valores NaN en arrays numéricos y valores "None" o "NaN" en arrays de objetos, devolviendo una estructura semejante a la de entrada (un dataframe en este ejemplo) en el que cada elemento se sustituye por "True" o "False" en el caso de que se trate de un NaN o no. Finalmente, aplicamos el método "sum" para obtener el número de "True" por columna:
print(df.isnull().sum())
Probemos este método con el dataset Titanic proveído por la librería seaborn:
import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset("titanic")
titanic.head()
Calculamos ahora el número de valores nulos por columna:
titanic.isnull().sum()
Por último calculamos el número total de valores nulos:
titanic.isnull().sum().sum()
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