在python中检查多个数据框中的空值

在Python中检查多个数据框中的空值，可以通过使用pandas库来实现。

首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

接下来，我们需要创建多个数据框（DataFrame）来存储数据。假设我们有两个数据框df1和df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [None, 10, 11, None], 'D': [13, 14, 15, 16]})

现在，我们可以使用isna()函数来检查数据框中的空值。isna()函数会返回一个布尔类型的数据框，其中True表示对应位置是空值，False表示不是空值。

df1.isna()
df2.isna()

如果我们想要统计每个数据框中空值的数量，可以使用sum()函数：

df1.isna().sum()
df2.isna().sum()

另外，如果我们想要删除包含空值的行或列，可以使用dropna()函数：

df1.dropna()  # 删除包含空值的行
df1.dropna(axis=1)  # 删除包含空值的列

df2.dropna()  # 删除包含空值的行
df2.dropna(axis=1)  # 删除包含空值的列

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请注意，以上答案仅供参考，实际上，云计算的应用非常广泛，具体应用场景和相关产品的选择会根据实际需求和具体情况来确定。