Python计算缺失值的函数

Python中有多种计算缺失值的函数，其中一种常用的是pandas库中的函数。pandas是一个强大的数据处理库，提供了丰富的函数来处理缺失值。

常用的计算缺失值的函数包括：
1. isnull()：用于检测缺失值，返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值为True，非缺失值为False。
2. notnull()：与isnull()相反，用于检测非缺失值。
3. dropna()：用于删除包含缺失值的行或列。
4. fillna()：用指定的值或方法填充缺失值。
5. interpolate()：用插值法填充缺失值。

下面是一个示例代码，演示如何使用这些函数计算缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, None, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检测缺失值
print(df.isnull())

# 检测非缺失值
print(df.notnull())

# 删除包含缺失值的行或列
df_dropna = df.dropna()
print(df_dropna)

# 填充缺失值
df_fillna = df.fillna(0)
print(df_fillna)

# 使用插值法填充缺失值
df_interpolate = df.interpolate()
print(df_interpolate)