dataframe中查找nan

要查找 DataFrame 中的 NaN 值，可以使用 `isna()` 函数来生成一个布尔值的 DataFrame，其中 NaN 值对应 True，非 NaN 值对应 False。例如：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.isna())

输出结果为：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False

其中，第二行第二列和第三列第二行都是 NaN 值，因此在输出结果中对应的位置是 True。可以看到，`isna()` 函数返回的结果与 DataFrame 的形状相同，但元素为布尔值。

如果要查找整个 DataFrame 中的 NaN 值总数，可以使用 `sum()` 函数对 `isna()` 的结果求和，如下所示：

print(df.isna().sum().sum())

输出结果为：

3

即 DataFrame 中一共有 3 个 NaN 值。