本文介绍了如何利用Python的pandas库检查和处理数据集中的缺失值。通过读取CSV文件，使用特定函数定位缺失值，然后通过布尔索引获取包含缺失值的行，从而在数据分析前进行有效的数据预处理。
使用Python的pandas库可以方便地处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要检查数据集中的缺失值情况。本文将介绍如何使用pandas来返回包含缺失值的数据行。
首先，我们需要导入pandas库：
import pandas as pd
接下来，我们可以使用pandas的read_csv()函数读取包含数据的CSV文件。假设我们的数据文件名为"data.csv"，并且包含多个列。以下是读取数据文件的代码：
data = pd.read_csv('data.csv')
读取数据后，我们可以使用isnull()函数来检查每个数据单元格是否为空。该函数将返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺
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