pandas 判断数据是不是nan

在 pandas 中，我们可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断数据是否为 NaN（缺失值）。

例如，假设我们有一个 DataFrame `df`，我们可以使用以下代码来判断其中的数据是否为 NaN：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, 6]})

# 使用 pd.isna() 判断数据是否为 NaN
is_nan = pd.isna(df)

print(is_nan)

这将输出一个与 DataFrame `df` 维度相同的布尔型 DataFrame，其中每个元素的值表示对应位置的数据是否为 NaN。True 表示数据为 NaN，False 表示数据不是 NaN。

同样，你也可以使用 `pd.isnull()` 函数来达到相同的效果。