💻📚isnull的使用方法🔍
导读 在日常的数据处理中，`isnull()` 是一个非常实用的函数，尤其在 Python 的 Pandas 库中。它可以帮助我们快速检测数据中的空值（NaN）...
在日常的数据处理中，`isnull()` 是一个非常实用的函数，尤其在 Python 的 Pandas 库中。它可以帮助我们快速检测数据中的空值（NaN）。🤔
首先，让我们看看如何使用 `isnull()` 检测数据框中的空值。假设你有一个包含用户信息的数据表，其中某些字段可能为空。你可以通过以下代码轻松找出这些空值：
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', None],
'Age': [25, None, 30]})
print(df.isnull())
```
结果显示为布尔值矩阵，`True` 表示该位置有空值，`False` 则表示有数据。✅
此外，如果你只想知道某一列中有多少个空值，可以使用 `.isnull().sum()` 方法。例如：
```python
print(df['Age'].isnull().sum()) 输出结果为 1
```
通过这种方式，我们可以高效地管理数据质量，确保分析结果的准确性！🌟
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。