欠損値の数がもとのデータと合わない

Question

以下のコードにより、欠損値が０より大きいものを表示させました。

null=pd.DataFrame(df.isnull().sum())
null.columns=['nan']
null[null['nan']>0].sort_values(by='nan',ascending=False)

そして、欠損値が１であったデータ列に対して何行目に欠損値があるのか、以下のコードで調べたところ、

index=df[df['phones'].isnull()].index.values
print(index)

[]
と返ってきました。

これは欠損値が存在していなかったと解釈してよいのでしょうか？
もし欠損値がないとするならば、なぜ１つ目のコードで欠損値の数が１と表示されたのでしょうか？

初歩的な内容で申し訳ありません。よろしくお願い致します。

Answer 1

nanは文字列ではありません。

import numpy as np

を行ったあと、np.nanを使ってください。

import numpy as np
null=pd.DataFrame(df.isnull().sum())
null.columns=[np.nan]
null[null[np.nan]>0].sort_values(by=np.nan,ascending=False)

Comments

[h_proc]

ありがとうございます。
いただいた回答に質問をしてしまい申し訳ないのですが、
私が先ほど書いていたコードのまま、
df['phones'].describe()
を実行したときにtopがnanで返ってきたのは、やはり
null.columns=['nan']
としていたことが原因ですか？

[ppaul]

まず、コードを訂正して、正常に動作するかを確認してはいかがですか。
それで分からないところがあれば、dfの内容の概要と、実際に行った手順を省略せずに教えてください。
今ある情報だけでは最後に何を質問されたのかが良くわかりません。

[h_proc]

コードを訂正して正しく動きました。ありがとうございます。