Pandas isna()和isnull()，有什么区别？

Pandas中的isna()和isnull()函数都用于检测数据中的缺失值，但它们在使用上有一些细微的区别。

isna()函数是Pandas中的一个方法，用于检测数据中的缺失值。它返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值被标记为False。isna()方法可以应用于Series和DataFrame对象。

isnull()函数是Pandas中的一个函数，也用于检测数据中的缺失值。它返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值被标记为False。isnull()函数可以应用于Series和DataFrame对象。

因此，isna()和isnull()函数在功能上是完全相同的，都用于检测缺失值。它们的区别仅在于它们是作为方法还是函数来调用。

以下是isna()和isnull()函数的使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用isna()方法检测缺失值
print(df.isna())

# 使用isnull()函数检测缺失值
print(pd.isnull(df))

以上代码将输出以下结果：

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False
3  False  False

       A      B
0  False   True
1  False  False
2   True  False
3  False  False

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