pythonにおけるデータ加工方法について

Question

前提

データフレームの中のすべてのカラムに対して、
空文字やnull値をチェックする関数を作りたいと考えております。

実現したいこと

• データフレームを入力とする
• 全てのカラムに対して、空文字の数、null値の数、データ型を出力する
• 計算した結果を表形式で出力する

現状のコード

そこで現状このようなコードを書いております。

def check_null_empty_string(df):
    dfx = pd.DataFrame()
    for column in df.columns:
        dfx[column] = (df[column] == '').sum()
        dfx[column] = (df[column] == '').sum()
        dfx[column] = (df[column] == "").sum()
        dfx[column] = df[column].isnull().sum()

現状の問題点と悩み

しかし上記のコードを実行すると、

TypeError: an integer is required (got type str)

「文字型に適応していない」というエラーがでてしまいます。

となると、データ型に合わせて条件分岐をした上で、
上記の様な処理を記述していくのが一般的なのでしょうか。

ただそうなると、str型、int型、float型などなど様々なデータ型が存在するため、どこまで条件分岐を記述する必要が出てくるのか、そもそも.sum()と記述する文が同じ形が続いてるため、for文に書き直したほうが良いのか、しかしそうなると、二重for文になってしまい、良くない形ではないのか。。。

など一人では考えが堂々巡りしてしまい、立ち行かなくなってしまったので、
ご質問させていただきました。何かヒントになる考え方、コード例など何でも結構ですのでご回答いただけますと嬉しいです。
何卒よろしくお願いいたします。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.8

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

def check_null_empty_string(df):
    return pd.concat([
               (df == '').sum(), df.isnull().sum(), df.dtypes,
           ], axis=1).set_axis(['empty string', 'null', 'dtype'], axis=1)

if __name__ == '__main__':
    df = pd.DataFrame({
        'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['x', '', 'y', '', 'z'],
        'C': [6.2, 7.3, np.nan, 8.9, 9.5],
        'D': pd.to_datetime([
          '2022-01-01', '2022-02-10', '2022-03-20', '', '2022-07-15',
        ]),
    })

    dfx = check_null_empty_string(df)
    print(dfx)

#
   empty string  null           dtype
A             0     0           int64
B             2     0          object
C             0     1         float64
D             0     1  datetime64[ns]

Answer 2

以下のコードで列毎のNaNの数がわかります。

df_null = df.isnull().sum()

以下のコードで、列毎の空白の数がわかります。

df_tmp = df == ""
df_brank = df_tmp.sum()

#こう書いてえもよい
df_brank = (df == "").sum()