isnull() 函数用于检查数据框或序列中的缺失值（nan），返回布尔值掩码，true 为缺失值，false 为有效值。用法包括：检查数据框中的缺失值、检查序列中的缺失值、使用 isnull() 进行条件过滤。它能帮助识别数据中的缺失值，以便进一步处理或分析。
isnull() 函数：Python 中用来检查缺失值的函数
引言
isnull() 函数是 Python 中 pandas 库中用于检查数据框或序列中缺失值（NaN）的函数。它返回一个布尔值掩码，其中为 True 的值表示相应位置存在缺失值，为 False 的值表示该位置有有效值。
函数语法
pandas.isnull(data)
其中：
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- data：要检查缺失值的数据框或序列。
用法
使用 isnull() 函数检查是否缺失值非常简单，只需调用函数并传入要检查的数据即可。以下是 isnull() 函数的一些常见用法示例：
- 检查数据框中的缺失值：
import pandas as pd data = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', None], 'age': [20, 30, None]}) print(data.isnull())
输出：
name age 0 False False 1 False False 2 True True
- 检查序列中的缺失值：
series = pd.Series([1, 2, None, 4, 5]) print(pd.isnull(series))
输出：
0 False 1 False 2 True 3 False 4 False dtype: bool
- 使用 isnull() 进行条件过滤：
可以使用 isnull() 函数对数据框或序列进行条件过滤，以选择或丢弃包含或不包含缺失值的行或元素。例如：
filtered_data = data[data['age'].isnull()] print(filtered_data)
输出：
name age 2 None None
总结
isnull() 函数是 Python 中检查数据框或序列中缺失值时非常有用的工具。它允许用户轻松识别数据中的缺失值，并对其进行进一步处理或分析。
