python中的isnull()函數(shù)并非python內(nèi)置函數(shù)，它通常指pandas庫中的isnull()方法或isna()方法（兩者功能等效）。這兩個(gè)方法用于檢測(cè)pandas dataframe或series中的缺失值（nan，not a number）。

理解isnull()的關(guān)鍵在于認(rèn)識(shí)到它操作的對(duì)象是Pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，而非普通的Python列表或字典。 我曾經(jīng)在處理一個(gè)大型客戶數(shù)據(jù)集時(shí)，就因?yàn)楹雎粤诉@一點(diǎn)而浪費(fèi)了不少時(shí)間。當(dāng)時(shí)我試圖直接用isnull()處理一個(gè)普通的Python列表，結(jié)果自然報(bào)錯(cuò)。 正確的方法是將數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pandas DataFrame后才能使用。

讓我們來看一個(gè)例子：假設(shè)你有一個(gè)包含客戶信息的DataFrame，其中一些客戶的年齡信息缺失：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, np.nan, 30, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

登錄后復(fù)制

輸出結(jié)果會(huì)顯示一個(gè)DataFrame，其中Bob和David的年齡為NaN。 要找到這些缺失值，我們可以使用isnull()：

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missing_ages = df['Age'].isnull()
print(missing_ages)

登錄后復(fù)制

這將返回一個(gè)布爾型Series，指示每個(gè)年齡值是否缺失。 你可以用這個(gè)Series來篩選DataFrame，只保留年齡缺失的行：

missing_age_rows = df[df['Age'].isnull()]
print(missing_age_rows)

登錄后復(fù)制

這會(huì)打印出只有Bob和David信息的那些行。

另一個(gè)常見的場(chǎng)景是，你需要根據(jù)缺失值進(jìn)行數(shù)據(jù)填充。 例如，你可以用平均年齡來填充缺失值：

mean_age = df['Age'].mean()
df['Age'].fillna(mean_age, inplace=True)
print(df)

登錄后復(fù)制

fillna()方法會(huì)用指定的值（這里是平均年齡）替換缺失值。inplace=True參數(shù)會(huì)直接修改原DataFrame，否則fillna()會(huì)返回一個(gè)新的DataFrame。 我曾經(jīng)因?yàn)橥浟薸nplace=True，導(dǎo)致代碼運(yùn)行結(jié)果與預(yù)期不符，調(diào)試了好久才發(fā)現(xiàn)問題所在。

最后，需要注意的是，isnull()返回的是一個(gè)布爾型Series或DataFrame，這與直接判斷np.nan不同。 np.nan != np.nan 永遠(yuǎn)為True，而isnull()能正確識(shí)別NaN。 理解這個(gè)差異對(duì)于正確處理缺失值至關(guān)重要。 通過這些例子，你可以更有效地運(yùn)用isnull()方法來處理你的數(shù)據(jù)。 記住，正確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是使用Pandas庫的關(guān)鍵。

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