本文展示了如何使用Pandas的notnull函数检测DataFrame中的缺失值，并结合astype函数将缺失值映射为0，非缺失值映射为1。通过示例代码详细解释了处理过程。
使用Pandas的notnull函数和astype函数将DataFrame中的所有缺失值映射为0，非缺失值映射为1
在数据处理和分析中，经常需要处理缺失值。Pandas是一个强大的数据分析库，提供了许多用于处理数据的函数和方法。其中，notnull函数可以用于检测缺失值，而astype函数可以用于类型转换。本文将介绍如何使用这两个函数将DataFrame中的缺失值映射为0，非缺失值映射为1。
首先，我们需要导入Pandas库并创建一个示例DataFrame，然后填充一些缺失值。下面是示例代码：
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建示例DataFrame
data = {
'A': 
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