我该如何检测pandas中被表示为NaN的缺失值呢？

在 Pandas 中，可以使用 `isna()`、`isnull()` 或 `isnull()` 函数来检测缺失值，它们都可以检测到被表示为 NaN 的缺失值。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
print(df.isna())

输出：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

这里输出的结果中，被表示为 NaN 的缺失值被标记为 True。你也可以使用 `isnull()` 或 `isnull()` 函数来得到相同的结果。

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用pandas库将数据中缺失值用NAN表示应该怎么写代码

当你想使用pandas库将数据中的缺失值用`NaN`（Not a Number）表示，而原始数据中可能存在其他空值或未知值，你可以选择直接创建一个新的DataFrame并将缺失值转换为`NaN`。以下是一个简单的例子，假设你有一个名为df的DataFrame：

import pandas as pd

# 假设原始数据
data = {
    'A': ['value1', '', 'value3'],
    'B': [None, 'value2', ''],
    'C': ['', 'value2', 'value4']
}

# 创建DataFrame
df_original = pd.DataFrame(data)

# 将字符串类型的空值或None转换为NaN
df_converted = df_original.replace('', np.nan).replace(None, np.nan)

print(df_converted)

在这个例子中，我们使用了`replace()`函数两次，分别将空字符串和None替换为`numpy`中的`nan`值。这样，`NaN`就成为了标记缺失值的标准。

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。