pandas isnull用法
    阯das是Python中一个强大的数据分析库，其提供了许多方便易用的数据操作工具。其中，isnull是其中一个非常重要的函数，本文将详细介绍isnull函数的用法。
    一、isnull函数的定义
    isnull函数是Pandas中一个用于检查数据中缺失值的函数，其可以用于Series和DataFrame类型的数据。其返回的结果是一个布尔类型的Series或DataFrame，其中缺失值对应的位置为True，非缺失值对应的位置为False。
    二、isnull函数的用法
    1. Series类型数据的isnull函数
    当我们需要检查一个Series类型数据中是否存在缺失值时，可以使用该Series的isnull函数。例如，我们有一个Series数据如下：
    ```
    import pandas as pd
    import numpy as np
    s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, np.nan])
    ```
    其中，np.nan表示缺失值。我们可以使用s.isnull()函数来检查s中是否存在缺失值：
    ```
    s.isnull()
isnull的用法    ```
    运行结果如下：
    ```
    0    False
    1    False
    2    True
    3    False
    4    True
    dtype: bool
    ```
    可以看到，返回的结果是一个布尔类型的Series，其中第3个和第5个位置对应的值为True，表示s中存在缺失值。
    2. DataFrame类型数据的isnull函数
    对于DataFrame类型数据，我们同样可以使用isnull函数来检查其中是否存在缺失值。例如，我们有一个DataFrame数据如下：
    ```
    df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan], 'C': [np.nan, 7, 8]})
    ```
    其中，列A、B、C中分别存在缺失值。我们可以使用df.isnull()函数来检查df中是否存在缺失值：
    ```
    df.isnull()
    ```
    运行结果如下：
    ```
    A      B      C
    0  False  False  True
    1  True  False  False
    2  False  True  False
    ```
    可以看到，返回的结果是一个布尔类型的DataFrame，其中每个位置对应的值表示该位置是否为缺失值。例如，第1行第3列对应的值为True，表示df中第1行第3列位置为缺失值。
    三、isnull函数的应用
    isnull函数在数据分析中应用广泛，下面介绍一些常用的应用场景。
    1. 缺失值的统计
    我们可以使用isnull函数来统计数据中缺失值的数量。例如，我们有一个DataFrame数据如下：
    ```
    df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan], 'C': [np.nan, 7, 8]})
    ```
    我们可以使用df.isnull().sum()函数来统计df中每列缺失值的数量：
    ```
    df.isnull().sum()
    ```
    运行结果如下：
    ```
    A    1
    B    1
    C    1
    dtype: int64
    ```
    可以看到，返回的结果是一个Series，其中每个位置对应的值表示该列缺失值的数量。
    2. 缺失值的填充
    我们可以使用isnull函数来检查数据中的缺失值，并使用fillna函数来填充缺失值。例如，我们有一个DataFrame数据如下：
    ```
    df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan], 'C': [np.nan, 7, 8]})
    ```
    我们可以使用df.isnull()函数来检查df中的缺失值，并使用fillna函数来填充缺失值。例如，
我们将缺失值填充为0：
    ```
    df.fillna(0)
    ```
    运行结果如下：
    ```
    A    B    C
    0  1.0  4.0  0.0
    1  0.0  5.0  7.0
    2  3.0  0.0  8.0
    ```
    可以看到，返回的结果是一个填充后的DataFrame，其中缺失值被填充为0。
    3. 缺失值的删除
    我们可以使用isnull函数来检查数据中的缺失值，并使用dropna函数来删除缺失值所在的行或列。例如，我们有一个DataFrame数据如下：
    ```
    df = pd.DataFrame({'A': [1, np.nan, 3], 'B': [4, 5, np.nan], 'C': [np.nan, 7, 8]})
    ```
    我们可以使用df.isnull()函数来检查df中的缺失值，并使用dropna函数来删除缺失值所在的行或列。例如，我们将删除所有包含缺失值的行：
    ```
    df.dropna()
    ```
    运行结果如下：
    ```
    A    B    C
    0  1.0  4.0  0.0
    ```
    可以看到，返回的结果是一个删除缺失值后的DataFrame，其中只剩下了第1行。

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