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DataFrame.isna(self) → 'DataFrame'
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Detect missing values.
这个函数，就是用来检测缺失值的，返回的是一个Boolean数组
当我们想要看每一列中，缺失值的个数的时候
这里使用 df.isnull() 也是一样的， isnull 是 isna 的别名，
可以使用numpy中的函数判读dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判断是否有NaN的值，随后遍历dataframe的所有列，注意df.isna()函数，就是判断是否为NaN。循环体中的命令是将NaN替换成某种数值（平均值、中位数之类，依据你的处理逻辑）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)
ISNA函数是用来检测一个值为#N/A的问题，返回TRUE或FALSE。ISNA值为错误值#N/A（值不存在）。isna函数的语法格式是：=ISNA（value）。
IS 类函数，可以检验数值的类型并根据参数取值返回 TRUE 或 FALSE。例如，如果数值为对空白单元格的引用，函数 ISBLANK 返回逻辑值 TRUE，否则返回 FALSE。
扩展资料
ISNA函数常见用法：
在使用vlookup函数时，如果查询表单中的第一列在被查询表单的第一列中没有时，则返回“#N/A”，表示返回值不可用。这同时也带来问题。
“#N/A”单元格所在的列和行都不能进行加和（如sum（））或其他计算，因为最后的计算结果肯定也是“#N/A”。因此，必须将“#N/A”通过某种方法改成空或0，这时就一般需要用if函数结合ISNA函数来进行。
