Python中的isnull()函数具体如何使用以及它作用于哪些数据类型？

在Python中，并没有内置的`isnull()`函数，这个术语通常来自于像Pandas这样的数据分析库，如NumPy或SQL等环境。在Pandas中，`isnull()`是一个专门用于检查DataFrame或Series中的缺失值（NaN或None）的方法。

例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({
   'A': [1, None, 3],
   'B': [5, np.nan, 7]
})

# 使用isnull()检查每一列是否有缺失值
print(df.isnull())  # 输出一个布尔型数据框，True表示对应位置有缺失值，False表示无缺失值

# 或者可以单独检查某一列
print(df['A'].isnull())

`isnull()`作用于数值、字符串和混合类型的Pandas DataFrame/Series中，对于非数值类型（如datetime或category），它会将其视为缺失值。对于数值类型，只有当值为NaN（浮点数的Not-a-Number）时才会被视为缺失。