pandas检测缺失值

在Pandas中，可以使用notnull()函数来检测缺失值。该函数返回一个布尔值的DataFrame，其中对于NaN值为False。

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

# 导入pandas和numpy
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的字典
data = {'First Score': [100, 90, np.nan, 95],
        'Second Score': [30, 45, 56, np.nan],
        'Third Score': [np.nan, 40, 80, 98]}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 使用notnull()函数检测缺失值
result = df.notnull()

# 打印结果
print(result)

运行以上代码，将会输出一个布尔值的DataFrame，其中对于缺失值NaN的位置为False，非缺失值的位置为True。