DataFrameに欠落している値NoneまたはNaN（nan）があるかどうかを判断する方法は？値に応じてDataFrameのインデックス添え字を取得するにはどうすればよいですか？

次のデータを想定しています。

x=["hello","world",None]
xx=pd.DataFrame(x)
xx

データは次のとおりです。

ご覧のとおり、2番目の行と最初の列にはデータがなく、空Noneです。ただし、データに100,000行がある場合、欠落している値があるかどうかはわかりません。値が欠落していると、フォローアップ処理の99％が誤ってエラーを報告し、ジャオエル僧侶が混乱し、エラーが報告された場所がわからなくなるため、できるだけ早く解決するようにしてください。
判定方法は以下のとおりです。

xx.isnull()
#或者
xx==None

結果は以下の通りである：

あなたが見ることができるisnull()ことxxと同じ形状を持つデータフレームオリジナル形状が返されると、その中の各値は、元の対応する位置であるか否かを示しますNone。ただし、データが100,000行を超える場合でも、要素があるかどうかがわからない場合がありますTrue。現時点では、numpyのように使用できますany()。

xx.isnull().any()

結果は次のとおりです。要素の添え字

を知りたい場合はどうなりNoneますか？numpyでメソッドを使用できます。
最初にxx.isnull()保存して、0または1の数値に変換します。

b=xx.isnull()
b[b==True]=1
b

すなわち：

それから

#转成numpy数组，否则argwhere会报错。
bb=np.array(b)
np.argwhere(bb==1)

最終的な正確な添え字は次のとおりです。