check for missing/ nan values in pandas dataframe
In [27]: df Out[27]: A B C 1 NaN -2.027325 1.533582 2 NaN NaN 0.461821 3 -0.788073 NaN NaN 4 -0.916080 -0.612343 NaN 5 -0.887858 1.033826 NaN In [28]: df.isnull().sum() # Returns the sum of NaN values in each column. Out[28]: A 2 B 2 C 3 In [29]: df.isnull().sum().sum # Returns the total NaN values in the dataframe Out[29]: 7