pandas判断是否有缺失值

在Pandas中，有几种常用的方法可以帮助你判断DataFrame或Series中是否包含缺失值（NaN、None或空字符串）：

1. `.isnull()`：这是一个布尔系列，对于每个元素，如果是缺失值则为True，否则为False。

   df.isnull()

这将显示整个DataFrame中每一项是否存在缺失值。

2. `.notnull()`：相反地，这个方法返回一个布尔系列，非缺失值为True，其他为False。

   df.notnull()

3. 利用`sum()`函数统计缺失值的数量：通过`.isnull().sum()`，你可以得到每列缺失值的总数。

   missing_counts = df.isnull().sum()

4. 使用`any()`或`all()`：`df.isnull().any()`检查任意一行存在缺失值，`df.isnull().all()`检查所有行是否都不存在缺失值。

5. 对于单个列的检查，可以直接操作如`df['column'].isnull()`或`df['column'].notnull()`。