1.df.isnull() 元素级别的判断，把对应的所有元素的位置都列出来，元素为空或者NA就显示True，否则就是False train.isnull() 2,df.isnull().any() 列级别的判断，只要该列有为空或者NA的元素，就为True，否则False train.isnull().any()
这篇博客介绍了如何利用Python的Pandas库检查数据集中的缺失值。通过`df.isnull()`进行元素级别判断，`df.isnull().any()`进行列级别检查，`df[df.isnull().values==True]`定位缺失值位置，以及`isnull().sum()`统计缺失值数量。同时提到了计算缺失率的方法，并给出了相关资源链接。
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