前言：
在pandas中，`isna()`函数用于检测DataFrame或Series中的缺失值（NaN值）。它返回一个布尔值的DataFrame或Series，其中缺失值位置为True，非缺失值位置为False。`isna()`函数的用法如
对于dataframe:
DataFrame.isna()
对于Series：
Series.isna()示例：
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None, 'David'],
'Age': [25, 30, None, 40]}
df = pd.DataFrame(data)
# 检测DataFrame中的缺失值
print(df.isna())
```
输出结果：
```
Name Age
0 False False
1 False False
2 True True
3 False False
```注意：
在上面的示例中，我们使用`isna()`函数检测DataFrame中的缺失值。结果表明，第3行的"Name"和"Age"列都包含缺失值（NaN），其他行没有缺失值。
对于Series对象，`isna()`函数的用法类似。它会返回一个