💻数据分析小技巧 | 📊用`pandas`检测数据中的缺失值✨

大家好！今天来聊聊如何用`pandas`快速检测数据中是否存在缺失值吧~ 🎯

首先，我们用到的是`.isnull()`函数，这个函数可以帮我们找出数据集中所有缺失值的位置。简单来说，它会返回一个与原数据结构相同的布尔值矩阵，`True`表示该位置有缺失值，`False`则表示没有。🌟

接下来，为了让结果更直观，我们可以结合`.sum()`函数一起使用。`.sum()`会统计每个列或行中`True`的数量，也就是缺失值的个数。这样一来，我们就能一眼看出哪些列或行存在较多的缺失数据啦！🧐

举个例子：假设你正在处理一份销售数据表，通过`df.isnull().sum()`，你会发现某些商品的销售额数据丢失了，这可是非常关键的信息呢！💡

所以记住，定期检查数据完整性非常重要哦！如果发现缺失值过多，可以根据实际情况选择填充、删除或者分析原因。数据分析路上，细节决定成败！💪

数据分析 Python Pandas