计算 Pandas 数据框架中某一列的 NaN 出现次数，可以使用 Pandas 库自带的 isna() 和 sum() 方法。下面是具体的步骤：
首先，我们需要读取数据，可以使用 Pandas 的 read_csv() 方法。读取的数据应该是一个 Pandas 数据框架。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
假设我们想要计算数据框架中 'col1' 这一列的 NaN 出现次数，可以像下面这样：
n = df['col1'].isna().sum()
具体来说，我们首先获取 'col1' 这一列的 Series 对象，再通过 isna() 方法将其转换成一个布尔型 Series，该 Series 的值为 True 或 False，True 表示对应位置的值为 NaN。最后，使用 sum() 方法统计 True 的个数，即为该列中 NaN 的出现次数。
最后，我们可以使用 print() 函数将结果输出：
print("NaN 出现次数：", n)
完整的代码示例：
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 计算 NaN 出现次数
n = df['col1'].isna().sum()
# 输出结果
print("NaN 出现次数：", n)
其中，'data.csv' 是我们的数据文件，'col1' 是我们想要处理的列名。
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