To get the count of NaN in a pandas dataframe, the simplest way is to use the pandas **isnull()** function and pandas **sum()** function.

`df["variable"].isnull().sum()`

When working with data as a data science or data analyst, it’s important to be able to find the basic descriptive statistics of a set of data.

One basic descriptive statistic which is important is the number of missing or NaN values in a dataset.

The pandas describe() function can get us a number of great descriptive statistics, but it cannot return the number of missing values of a series.

To get the number of missing values of a series in Python, we use the isnull() and sum() functions.

The following code will get you the count of missing values of a series in Python:

`df["variable"].isnull().sum()`

## Getting the Count of NaN of a Column Using Pandas

Let’s say I have the following pandas dataframe:

```
animal_type gender type variable level count sum mean std min 25% 50% 75% max
0 cat female numeric age N/A 5.0 18.0 3.60 1.516575 2.0 3.00 3.0 4.00 6.0
1 cat male numeric age N/A 2.0 3.0 1.50 0.707107 1.0 1.25 1.5 1.75 2.0
2 dog female numeric age N/A 2.0 8.0 4.00 0.000000 4.0 4.00 4.0 4.00 4.0
3 dog male numeric age N/A 4.0 15.0 3.75 1.892969 1.0 3.25 4.5 5.00 5.0
4 cat female numeric weight N/A 5.0 270.0 54.00 32.093613 10.0 40.00 50.0 80.00 90.0
5 cat male numeric weight N/A 2.0 110.0 55.00 63.639610 10.0 32.50 55.0 77.50 100.0
6 dog female numeric weight N/A 2.0 100.0 50.00 42.426407 20.0 35.00 50.0 65.00 80.0
7 dog male numeric weight N/A 4.0 180.0 45.00 23.804761 20.0 27.50 45.0 62.50 70.0
8 cat female categorical state FL 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
9 cat female categorical state NY 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
10 cat female categorical state TX 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
11 cat male categorical state CA 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
12 cat male categorical state TX 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
13 dog female categorical state FL 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
14 dog female categorical state TX 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
15 dog male categorical state CA 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
16 dog male categorical state FL 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
17 dog male categorical state NY 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
18 cat female categorical trained yes 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
19 cat male categorical trained no 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
20 dog female categorical trained no 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
21 dog female categorical trained yes 1.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
22 dog male categorical trained no 4.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
```

In this dataframe, we have a lot of NaN values.

To get the count of NaN values for a specific column, I can do the following in my python code:

```
df["type"].isnull().sum()
#output: 15
```

Hopefully this article has been useful for you to find the count of NaN values in a pandas dataframe using Python.

## Leave a Reply