Pandas中的isnull()函数用于检查数据框（DataFrame）或序列（Series）中的缺失值，它可以帮助我们识别和处理数据中的空值。

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以下是一些关于isnull()函数的详细信息：

1、使用isnull()函数检查数据框中的缺失值：

import pandas as pd
创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())

输出结果：

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False
3  False  False

2、使用isnull()函数检查序列中的缺失值：

import pandas as pd
创建一个包含缺失值的序列
series = pd.Series([1, None, 3, None, 5])
使用isnull()函数检查缺失值
print(series.isnull())

输出结果：

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

3、使用isnull()函数结合条件筛选缺失值：

import pandas as pd
创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函数结合条件筛选缺失值
missing_values = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(missing_values)

输出结果：

     A    B
2  NaN  3.0
3  NaN  4.0

4、使用isnull()函数结合聚合函数计算缺失值的数量：

import pandas as pd
创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
使用isnull()函数结合聚合函数计算缺失值的数量
missing_count = df.isnull().sum()
print(missing_count)

输出结果：

A    1
B    1
dtype: int64

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