在數據處理中經常會出現數據缺失的情況。Python中可以使用pandas庫來處理缺失值。其中，pandas中有一個函數isnull可以用來判斷每一個數據是否為缺失值。

import pandas as pd
# 定義一個包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, None, 11, 12]})
# 打印DataFrame的每一個元素是否為缺失值，輸出一個布爾類型的DataFame
print(df.isnull())

該函數會輸出一個與原DataFrame大小相同的矩陣，其中每一個元素都是一個布爾值，如果該元素為缺失值則其值為True，否則為False。

同時，pandas中還提供了一個函數notnull，用法與isnull類似，可以用來判斷每一個數據是否為非缺失值。

import pandas as pd
# 定義一個包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, None, 11, 12]})
# 打印DataFrame的每一個元素是否為非缺失值，輸出一個布爾類型的DataFame
print(df.notnull())

上述代碼輸出的DataFame與上段代碼輸出的DataFame完全相同。

在實際應用中，我們需要對缺失值進行一些處理，最簡單的方法是使用dropna函數來刪除包含缺失值的行或列。具體方法如下：

import pandas as pd
# 定義一個包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, 6, 7, 8],
'C': [9, None, 11, 12]})
# 刪除包含缺失值的行
df = df.dropna()
print(df)

上述代碼輸出的DataFame只包含了不含缺失值的行。

以上是Python中處理缺失值的基本方法，對于更為復雜的情況，可以參考pandas庫的官方文檔。