Признак пропуска в Pandas

Метод isna на таблице проверяет каждую ячейку и возвращает такую же форму из True и False. True означает пропуск, False - обычное значение.

Соберём таблицу товаров, где в списке цен одно место оставим пустым через None. У книги в столбце price окажется True, а в остальных ячейках False. Выведем таблицу признаков:

import pandas as pd

data = {
	'item': ['Pen', 'Book', 'Cup'],
	'price': [10.0, None, 15.0],
}
shop = pd.DataFrame(data)
gaps = shop.isna()
print(gaps) # выведет     item  price
            #        0  False  False
            #        1  False   True
            #        2  False  False

Создайте таблицу городов со столбцами city и pop, где для одного города население не задано. Выведите таблицу признаков пропуска для всей таблицы.

Соберите таблицу оценок учеников с пропуском в одном из баллов. Выведите признак пропуска только для столбца с баллами.

Создайте таблицу с часами работы по дням и оставьте одну ячейку числового столбца пустой. Выведите признак пропуска для всей таблицы.