引言：在輸出處理與分析中，往往會遇到空值的情況，影響我們的資料處理結果，那麼怎麼檢測和處理空值呢，本文先介紹三種檢測單個空值的方法

一、單個空值的檢測

1.使用python自帶的math模組的內建方法

for i in df['B1'].values:
    if isnan(i):
        print(True)

2.使用numpy的isnan()方法

for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)

3.使用pandas的isna()方法

for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)
 

二、整個表格或者某一列空值的檢測

1、是否存在空值
print(pd.isnull(df.values).any())

2.是否全部為空值
print(pd.isnull(df.values).all()

import pandas as pd
import numpy as np
from math import isnan

data = [[1, 2, 3], ["a", None, "c"]]
columns = ["A1", "B1", "C1"]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

# 使用python內建方法
for
 
 i in df['B1'].values:
    if isnan(i):
        print(True)

# 使用numpy的方法
for i in df['B1'].values:
    if np.isnan(i):
        print(True)

# 使用pandas的方法
for i in df['B1'].values:
    if pd.isna(i):
        print(True)

# 對整體資料進行空值判斷
# 1、是否存在空值
print(pd.isnull(df.values).any())

# 2.是否全部為空值
print(pd.isnull(df.values).all()

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