python 查看数据有无空值，若无则使用0填充

在Python中，如果你有一个Pandas DataFrame并且想要检查是否有缺失值（NaN），你可以使用`isnull()`函数。这个函数会返回一个布尔型的DataFrame，其中True表示对应的单元格是缺失值，False表示不是。然后你可以使用布尔索引来选择哪些行或列包含缺失值。

以下是检查空值并用0填充的步骤：

1. 导入Pandas库：

   import pandas as pd

2. 创建一个示例DataFrame（如果有实际数据，直接替换即可）：

   df = pd.DataFrame({
       'A': [1, 2, np.nan],  # np.nan代表空值
       'B': ['a', 'b', None],  # None也是一种空值
       'C': [True, False, True],
   })

3. 检查数据框中是否有空值：

   missing_values = df.isnull()  # 这将生成一个新的DataFrame，True表示缺失值

4. 将所有缺失值用0填充（或你想填的任何数值）：

   df.fillna(0, inplace=True)  # 参数'inplace=True'意味着直接在原始数据上操作，不创建新DataFrame

或者，如果你想保留原数据并创建一个新的填充后的DataFrame，可以不用`inplace`：

   df_filled = df.fillna(0)

现在`df`中所有的空值都被0填充了。