考點(diǎn)：缺失值的統(tǒng)計(jì)。

在 Pandas 中，處理缺失數(shù)據(jù)的常見(jiàn)方法包括使用 `isnull()` 和 `notnull()` 函數(shù)。對(duì)于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)框 `df` 中缺失數(shù)據(jù)的數(shù)量，正確的選項(xiàng)是 **C: `df.isnull().sum()`**。下面是對(duì)每個(gè)選項(xiàng)的分析：

- **A: `df.notnull().mean()`**
- `notnull()` 返回一個(gè)與 `df` 形狀相同的布爾型 DataFrame，其中值為 True 表示該位置不是缺失值。
- `mean()` 計(jì)算各列中非缺失值所占的比例。

- **B: `df.isnull().mean()`**
- `isnull()` 返回一個(gè)與 `df` 形狀相同的布爾型 DataFrame，其中值為 True 表示該位置是缺失值。
- `mean()` 計(jì)算各列中缺失值所占的比例。

- **C: `df.isnull().sum()`**
- `isnull()` 返回一個(gè)與 `df` 形狀相同的布爾型 DataFrame，其中 True 表示缺失值。
- `sum()` 計(jì)算每列中 True 的數(shù)量，即缺失值的數(shù)量。

- **D: `df.notnull().sum()`**
- `notnull()` 返回一個(gè)與 `df` 形狀相同的布爾型 DataFrame，其中 True 表示不是缺失值。
- `sum()` 計(jì)算每列中 True 的數(shù)量，即非缺失值的數(shù)量。

因此，正確答案是 **C: `df.isnull().sum()`**，這一語(yǔ)法可以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)出 `df` 中每列缺失數(shù)據(jù)的數(shù)量。