在Pandas中，你可以使用isnull()函数来检查DataFrame中的缺失值。要找到缺失值所在的行，你可以使用any()函数和布尔索引来过滤DataFrame。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, None, 6],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用isnull()函数检查DataFrame中的缺失值
missing_values = df.isnull()
# 使用any()函数和布尔索引找出缺失值所在的行
rows_with_missing_values = df[missing_values.any(axis=1)]
print(rows_with_missing_values)
输出结果如下：
A B C
2 NaN 3.0 3
3 4.0 NaN 4
在上面的示例中，我们首先使用isnull()函数检查DataFrame中的缺失值，然后使用any()函数沿着行的方向（axis=1）检查每一行中是否有至少一个True值，然后使用布尔索引过滤DataFrame，并打印出包含缺失值的行。
