下列对于缺失值的处理方法，正确的是？A. df.isnull()判断数据框是否存在缺失值B. df.isnull().any()检测每列是否有缺失值，如果存在缺失值将返回FalseC. df.isnull().sum()计算每列有多少缺失值D. df.isnull().sum()/df.shape[0]计算缺失值比例

本题考查Pandas库中处理缺失值的方法，核心在于理解各个函数的使用逻辑。关键点包括：

1. df.isnull()的作用是生成布尔矩阵，标记缺失值位置，不能直接判断是否存在缺失值，需结合其他方法。
2. df.isnull().any()对每列判断是否存在缺失值，若存在则返回True，否则返回False。
3. df.isnull().sum()计算每列缺失值的数量。
4. 缺失值比例的计算需结合总行数df.shape[0]。

选项A：df.isnull()判断数据框是否存在缺失值

• 分析：df.isnull()返回一个布尔矩阵，仅标记缺失值位置，无法直接判断是否存在缺失值。若需判断，需进一步使用any()或sum()。
• 结论：错误，描述不准确。

选项B：df.isnull().any()检测每列是否有缺失值，如果存在缺失值将返回False

• 分析：df.isnull().any()对每列判断是否存在缺失值，存在则返回True，否则返回False。选项中“返回False”与实际逻辑矛盾。
• 结论：错误。

选项C：df.isnull().sum()计算每列有多少缺失值

• 分析：sum()对布尔矩阵求和，True（缺失值）计为1，False计为0，因此能正确统计每列缺失值数量。
• 结论：正确。

选项D：df.isnull().sum()/df.shape[0]计算缺失值比例

• 分析：df.isnull().sum()得到每列缺失值数量，除以总行数df.shape[0]即为每列缺失值占比。
• 结论：正确。