在数据处理的世界里，清理数据是必不可少的一环。而Python中的pandas库，就像一位超级英雄，为我们提供了强大的工具来处理各种数据问题。今天，我们就来聊聊其中非常实用的一个函数——`isnull()`！✨

`isnull()` 是 pandas 提供的一个方法，用于检测 DataFrame 或 Series 中的缺失值（NaN）。当我们拿到一份数据时，难免会遇到一些空缺的数据点，这时候就需要用到 `isnull()` 来找出这些“漏洞”。例如：

```python

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', None, 'John'],

'Age': [20, 21, 19, 22]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df.isnull())

```

输出结果会标记出哪些位置存在缺失值，返回一个布尔值的 DataFrame。如果某个位置为 `True`，那就说明这里有一个 NaN！💡

此外，还有 `.notnull()` 函数可以用来找到非空值的位置。两者搭配使用，可以让我们的数据清洗工作事半功倍！💪

掌握好 `isnull()` 和 `.notnull()`，你的数据分析之路将会更加顺畅！🚀 数据分析 Python Pandas