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在Pandas中，缺失值（Missing Values）指的是数据中的空缺或未定义的值
在Pandas中，主要使用以下两种表示缺失值的方式：
注意
NaN和None是不同的对象。一般来说：
- 在处理数值型数据时使用NaN
- 在处理对象型或字符串型数据时使用None
提示
在数据分析和处理过程中，经常需要处理缺失值
isnull()：该方法返回一个布尔值的DataFrame/Series，其中缺失值位置为True，非缺失值位置为False
xxxxxxxxxximport pandas as pdimport numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [3, np.nan, 5]})print(df.isnull())notnull()：该方法与isnull()相反，返回一个布尔值的DataFrame/Series，其中非缺失值位置为True，缺失值位置为False
isna()和notna()：这两个方法与isnull()和notnull()的功能相同，可以互换使用
any()和all()：这两个方法可以结合使用，用于检查DataFrame/Series中是否存在缺失值。
any()方法返回一个布尔值，如果至少有一个缺失值，则为True；all()方法返回一个布尔值，只有当所有值都是缺失值时才为Truexxxxxxxxxximport pandas as pdimport numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [3, np.nan, 5]})print(df.isnull().any())print(df.isnull().all())实时学习反馈
1. Pandas中直接调用_____方法就会返回每一列的缺失情况。
A isnull()
B info()
1=>A