from pandas import Series import pandas as pd from numpy import NaN series_obj = Series([NaN, 3, None]) pd.isnull(series_obj)

这段代码的作用是创建一个Series对象，包含三个元素：NaN、3和None。然后使用pandas的isnull函数检查Series中的每个元素是否为缺失值（包括None和NaN），返回一个布尔类型的Series对象。

但是，这段代码有一个小错误，应该将NaN改为np.nan，因为在这个代码中，NaN并没有被定义。

因此，正确的代码应该是：

from pandas import Series 
import pandas as pd 
import numpy as np 

series_obj = Series([np.nan, 3, None]) 
pd.isnull(series_obj)

运行以上代码后，输出结果如下：

0     True
1    False
2     True
dtype: bool

可以看到，第一个和第三个元素都是缺失值，因此对应的值为True，而第二个元素不是缺失值，对应的值为False。

相关问题

from pandas import Series import pandas as pd from numpy import NaN series_obj = Series([None, 4, NaN]) pd.isnull(series_obj)

你的代码有一些问题，应该是这样的：

from pandas import Series 
import pandas as pd 
from numpy import NaN 

series_obj = Series([None, 4, NaN]) 
pd.isnull(series_obj)

这段代码的作用是创建一个Series对象，包含三个元素：None、4和NaN。然后使用pandas的isnull函数检查Series中的每个元素是否为缺失值（包括None和NaN），返回一个布尔类型的Series对象。

运行以上代码后，输出结果如下：

0     True
1    False
2     True
dtype: bool

可以看到，第一个和第三个元素都是缺失值，因此对应的值为True，而第二个元素不是缺失值，对应的值为False。

import numpy as np import pandas as pd ser_obj = pd.Series([4, np.nan, 6, 5, -3, 2]) ser_obj.sort_values()

这段代码的作用是创建一个Series对象，包含六个元素：4、NaN、6、5、-3和2。然后使用pandas的sort_values方法对Series对象进行排序，返回一个新的Series对象，默认按照升序排序。

运行以上代码后，输出结果如下：

4    -3.0
5     2.0
0     4.0
3     5.0
2     6.0
1     NaN
dtype: float64

可以看到，sort_values方法将Series对象中的元素按照升序排序，并且将缺失值NaN放在了最后面。