按照Groupby类别，并统计特征中的缺失值。

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按照Groupby类别，并统计特征中的缺失值。

我有一个问题，在网络或文档中找不到任何解决方案，尽管我认为这个问题非常简单。

我想做什么？

我有一个像这样的数据框：

类别 特征1 特征2 特征3
  X      A       NaN      NaN
  X     NaN       A       NaN
  B      A        A        A

我想按标签（类别）分组，并显示每个特征中计数的NaN值的数量，使其看起来像这样。这样做的目的是获得有关缺失值在不同类别中的分布的一般想法。

类别 特征1 特征2 特征3
  X      1        1        2
  B      0        0        0

我知道如何获得非null值的数量 - df.groupby['类别'].count()

是否有类似于NaN值的东西？

我尝试将count()与size()相减，但返回的输出未格式化，填充了NaN值。

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