帮我写一段在导入的数据集中用isnull函数判断缺失值的代码

好的，以下是Python中pandas库的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用isnull函数判断缺失值
print(df.isnull())

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帮我写一段用isnull函数判断缺失值的代码

当然，我很乐意为您提供帮助。以下是使用isnull函数判断缺失值的示例代码：

SELECT * FROM your_table_name
WHERE isnull(column_name, 'missing') = 'missing';

其中，your_table_name是您要查找缺失值的表名，column_name是您要检查缺失值的列名。如果您想检查所有列，可以省略WHERE语句。此代码将找出在column_name列中具有缺失值的所有行。如果值为null，它将被替换为字符串“missing”。

帮我写一段用python爬取电影数据代码，并进行重复值和缺失值分析

好的，以下是用Python爬取电影数据并进行重复值和缺失值分析的代码：

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取电影数据
def get_movie_data():
    url = 'https://www.imdb.com/chart/top'
    r = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
    movies = soup.select('td.titleColumn')
    crew = [a.attrs.get('title') for a in soup.select('td.titleColumn a')]
    ratings = [b.attrs.get('data-value') for b in soup.select('td.posterColumn span[name="ir"]')]
    data = []
    for i in range(len(movies)):
        movie_string = movies[i].get_text().strip().replace("\n", "")
        movie_title = (' '.join(movie_string.split())).replace(".", "")
        movie_crew = crew[i]
        movie_rating = ratings[i]
        movie = {'Title': movie_title, 'Crew': movie_crew, 'Rating': movie_rating}
        data.append(movie)
    return data

# 创建数据框
data = pd.DataFrame(get_movie_data())

# 重复值分析
duplicates = data[data.duplicated()]
print('重复值数量：', len(duplicates))

# 缺失值分析
missing = data.isnull().sum()
print('缺失值数量：', missing)

# 输出数据框
print(data.head())

注意：此代码仅供参考，具体根据网站的结构和数据特征进行相应的修改和调整。