之前我們已學過了Series串連，本次是DataFrame串連，目標則是為了知道每個步驟中傳回確切物件。

使用isna()判斷是否為缺失值，其傳回為布林值

df1.isna()

執行結果：
	蘋果	芭樂	香蕉	橘子	檸檬
小明	False	False	False	False	False
小美	False	False	False	False	False
小英	False	False	False	False	False
小玉	False	True	False	True	False
小翔	False	False	False	False	False

python中，布林值會表示成0和1，因此我們可以對布值林做數學運算
串連any()會顯示每個欄位是否存在缺失值

df1.isna().any()

執行結果：
蘋果    False
芭樂     True
香蕉    False
橘子     True
檸檬    False
dtype: bool

再次串連any()，則會顯示整個DataFrame是否存在缺失值。

df1.isna().any().any()

執行結果：
True

若想計算缺失值數量可用sum()
sum()處理一個欄位會會回傳單一數值，不同欄位則會整理回傳一個Series
計算每個欄位的缺失值數量

df1.isna().sum()

執行結果：
蘋果    0
芭樂    1
香蕉    0
橘子    1
檸檬    0
dtype: int64

計算整個DataFrame缺失值總數

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

執行結果：
2

串連之後，是否更快找到自己要的資訊了呢~