在Python中，處理數據是一項非常基礎的任務。然而，在數據處理過程中，有時會出現數據缺失的情況，這會影響到后續的數據分析和建模工作。因此，找出缺失值非常重要。

Python中有很多工具和庫可以用于數據處理，如Pandas、NumPy等。下面以Pandas為例，演示如何找出缺失值。

import pandas as pd
# 創建一個數據幀
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,None,5], 'B':[6,None,8,9,10]})
# 查找缺失值
print(df.isnull())

在上面的代碼中，首先創建一個數據幀df，其中包含了兩列數據。第一列有一個缺失值，第二列有兩個缺失值。isnull()函數用于查找數據幀中的缺失值，返回一個與原數據幀具有相同維度的True/False值的數據幀。

如果我們要找出數據幀df中所有包含缺失值的行，可以使用dropna()函數。

# 找出所有包含缺失值的行
print(df.dropna())

由于第一列中有一個缺失值，因此上述代碼的輸出只剩下包含完整數據的第2，3，5行。

如果我們要將缺失值用特定的值替換，可以使用fillna()函數。

# 將缺失值用0替換
print(df.fillna(0))

上述代碼的輸出將缺失值都用0替換了。

綜上所述，使用Python查找缺失值非常簡單。Pandas提供了豐富的函數和方法來處理數據和查找缺失值。