国家啤酒消耗量烈酒消耗量红酒消耗量总酒精消耗量所在⼤洲0Afghanistan 0.00.0
0.00.0AS 1Albania
89.0132.054.0  4.9EU  国家啤酒消耗量烈酒消耗量红酒消耗量总酒精消耗量所在⼤洲0False False
isnull的用法False False False False 1False False
False False False False 2False False False False False False  国家啤酒消耗量烈酒消耗量红酒消耗量总酒精消耗量所在⼤洲
5Antigua & Barbuda 102.0128.0
45.0  4.9NaN 11Bahamas 122.0176.0
51.0  6.3NaN 14Barbados 143.0173.036.0  6.3NaN 3-Pandas 数据初探索之如何查存在缺失值的⾏（any 与all 详
解）
若有⼀份数据，简略如下：
现在的需求为：需要将数据中含有缺失值的⾏进⾏提取
  步骤1：使⽤isnull()返回是否是缺失值。isnull()会对DataFrame 中的每个元素进⾏缺失值检查，若为缺失值返回True ；不是缺失值返回False ；最终返回⼀个DataFrame.
  >>>miss = drink.isnull()
  >>>miss.head(3)
  步骤2：到存在缺失值的⾏。使⽤any ，并设定axis=1，则当每⼀⾏中存在缺失值时就会返回True ；若需要到所有缺失值都为True 的⾏则使⽤all 即可。
  >>>miss.any(axis=1)
  0    False
  1    False
  2    False
  3    False
  4    False
  dtype: bool
  步骤3：通过步骤1、2即可得到存在缺失值的⾏索引
  >>>drink[miss.any(axis=1)==True].head(3)

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