Python中的用户定义函数用于检测python中的缺失值？

def detect_missing_values(data):
    """
    检测Python中的缺失值
    参数：
        - data: 需要检测的数据集，可以是列表、元组、数组、DataFrame等类型
    返回值：
        - missing_values: 缺失值的数量
    """
    missing_values = 0
    if isinstance(data, (list, tuple)):
        for value in data:
            if value is None or value != value:
                missing_values += 1
    elif isinstance(data, np.ndarray):
        missing_values = np.isnan(data).sum()
    elif isinstance(data, pd.DataFrame):
        missing_values = data.isnull().sum().sum()
    else:
        raise ValueError("Unsupported data type")

    return missing_values

import pandas as pd
import numpy as np

# 示例数据
data_list = [1, 2, None, 4, 5]
data_tuple = (1, 2, np.nan, 4, 5)
data_array = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
data_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})

# 检测缺失值
print("列表中的缺失值数量：", detect_missing_values(data_list))
print("元组中的缺失值数量：", detect_missing_values(data_tuple))
print("数组中的缺失值数量：", detect_missing_values(data_array))
print("DataFrame中的缺失值数量：", detect_missing_values(data_df))