计算df.groupby python中nas的数量

Question

我正在使用python中包含大量NAs的数据框架。我想数一下每个变量的NAs数。我查看了文档并找到了count()，除了它，它给了我与我想要的相反的东西：

df.groupby("var1").count()

我的问题是，我怎么能只计算群中的NAs数量呢？我试过：

df.groupby("var1").isnull() or df.groupby("var1").isna() 

或

df.groupby("var1").apply(isnull)

但这会给我带来错误。

我想做的是:将数据库按变量分组(在本例中为公民权)，然后计算每个因素的每个级别的NAs数。

我希望输出类似于屏幕截图，但输出的是NAs数，而不是观察数减去NAs数：

屏幕截图

或者，换句话说，我正在寻找Python中这个R代码的解决方案：

dat%>%group_by(citizenship)%>%summarise_all(funs(sum(is.na(.)))

Answer 1

如果“每个变量”指的是每个dataframe列，则可以这样做：

df['column name'].isna().sum()

如果您想使用groupby，您可以在这里找到一个解决方案：熊猫在群函数中计数空值