pandas 统计缺失值

在Pandas中，可以使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。其中，isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False；而notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为False，否则为True。

以下是一个示例代码，演示如何使用isnull()和notnull()函数来检查DataFrame中的缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
dict = {'First Score':[100, 90, np.nan, 95], 'Second Score': [30, 45, 56, np.nan], 'Third Score':[np.nan, 40, 80, 98]}
df = pd.DataFrame(dict)

# 使用isnull()函数检查缺失值
print(df.isnull())

# 使用notnull()函数检查缺失值
print(df.notnull())

运行以上代码，将输出一个布尔值的DataFrame，对于缺失值为True，否则为False。