（多选题）现在想要探索df中的缺失值，可行的方法有（）A，df.isnull ().sum()B，df.info()C，df.describe()D，df.notnull ().sum()

步骤 1：理解每个选项的功能
- A，df.isnull().sum()：这个方法会返回DataFrame中每一列的缺失值数量，是探索缺失值的常用方法。
- B，df.info()：这个方法会提供DataFrame的概览信息，包括每一列的数据类型和非空值的数量。它可以帮助我们快速了解哪些列包含缺失值。
- C，df.describe()：这个方法通常用于提供DataFrame中数值型列的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。虽然它本身不直接显示缺失值的数量，但通过计数（count）列可以间接推断出哪些列可能有缺失值。
- D，df.notnull().sum()：这个方法会返回DataFrame中每一列非空值的数量，虽然它提供了非空值的数量，但不是探索缺失值的直接方法。

步骤 2：选择正确的选项
- A，df.isnull().sum()：正确，因为它直接显示了每一列的缺失值数量。
- B，df.info()：正确，因为它提供了每一列的非空值数量，从而可以间接了解缺失值情况。
- C，df.describe()：正确，虽然它不直接显示缺失值数量，但通过计数（count）列可以间接推断出哪些列可能有缺失值。
- D，df.notnull().sum()：不正确，因为它显示的是非空值的数量，而不是缺失值的数量。