使Pandas查找并显示缺少的值
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和函数，可以帮助我们高效地处理和分析数据。当我们在使用Pandas进行数据处理时，有时会遇到数据中存在缺失值的情况。为了找到并显示缺失的值，我们可以使用Pandas提供的函数和方法。
在Pandas中，缺失值通常用NaN（Not a Number）表示。下面是一些常用的方法来查找并显示缺失的值：
- isnull()函数：该函数可以判断数据中的每个元素是否为缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值对应的元素为True，非缺失值对应的元素为False。
示例代码：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, None],
'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isnull())输出结果：
A B C
0 False True False
1 False False False
2 True False False
3 False False True
4 False True False- isna()函数：该函数与isnull()函数功能相同，也可以用来判断数据中的缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame。
示例代码：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, None],
'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.isna())输出结果：
A B C
0 False True False
1 False False False
2 True False False
3 False False True
4 False True False- notnull()函数：该函数与isnull()函数相反，可以判断数据中的每个元素是否为非缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame，其中非缺失值对应的元素为True，缺失值对应的元素为False。
示例代码：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, None],
'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.notnull())输出结果：
A B C
0 True False True
1 True True True
2 False True True
3 True True False
4 True False True- notna()函数：该函数与notnull()函数功能相同，也可以用来判断数据中的非缺失值，返回一个布尔类型的DataFrame。
示例代码：
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, 4, None],
'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.notna())输出结果：
A B C
0 True False True
1 True True True
2 False True True
3 True True False
4 True False True通过使用上述方法，我们可以快速找到并显示数据中的缺失值，进而进行后续的数据处理和分析。
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