Pandas DFs并查找每个DFs中填充了NAN的缺少列

Pandas是Python中一个强大的数据分析库，它提供了DataFrame（DF）数据结构来处理和分析数据。在处理数据时，经常会遇到缺失值（NAN）的情况，需要查找每个DataFrame中填充了NAN的缺少列。下面是完善且全面的答案：

在Pandas中，可以使用isnull()函数来检查DataFrame中的缺失值，并返回一个布尔类型的DataFrame，其中缺失值对应的位置为True，非缺失值对应的位置为False。然后，可以使用any()函数对每一列进行求和，判断该列是否存在缺失值。最后，可以使用sum()函数对每一列的缺失值进行统计。

以下是一个示例代码，用于查找每个DataFrame中填充了NAN的缺少列：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                    'B': [5, None, 7, 8],
                    'C': [9, 10, 11, None]})

df2 = pd.DataFrame({'X': [None, 2, 3, 4],
                    'Y': [5, 6, None, 8],
                    'Z': [9, None, 11, 12]})

# 检查缺失值并查找缺少列
def find_missing_columns(df):
    missing_columns = df.isnull().any()
    return missing_columns[missing_columns].index.tolist()

missing_columns_df1 = find_missing_columns(df1)
missing_columns_df2 = find_missing_columns(df2)

print("df1中填充了NAN的缺少列：", missing_columns_df1)
print("df2中填充了NAN的缺少列：", missing_columns_df2)

输出结果为：

df1中填充了NAN的缺少列： ['A', 'B', 'C']
df2中填充了NAN的缺少列： ['X', 'Y', 'Z']

这段代码首先创建了两个示例的DataFrame（df1和df2），然后定义了一个名为find_missing_columns的函数，该函数接受一个DataFrame作为参数，返回填充了NAN的缺少列的列名列表。接下来，通过调用find_missing_columns函数分别对df1和df2进行处理，并将结果打印输出。

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