如果只想计算
'a'Dataframe列中的NaN值
df，请使用：
len(df) - df['a'].count()
此处
count()告诉我们非NaN值的数量，并将其从值的总数中减去（由给出
len(df)）。
要计算的 每一 列中的NaN值
df，请使用：
len(df) - df.count()
如果要使用
value_counts，请告诉它 不要
通过设置
dropna=False（添加到0.14.1中）来丢弃NaN值：
dfv = dfd['a'].value_counts(dropna=False)
这也可以计算该列中的缺失值：
3 3NaN 2 1 1Name: a, dtype: int64
然后，其余代码将按预期工作（注意，没有必要调用
sum；就
print("nan: %d" % dfv[np.nan])足够了）。
