与 NaN 进行元素比较作为相等

如果我运行以下代码：

dft1 = pd.DataFrame({'a':[1, np.nan, np.nan]})
dft2 = pd.DataFrame({'a':[1, 1, np.nan]})
dft1.a==dft2.a

结果是

0     True
1    False
2    False
Name: a, dtype: bool

我怎样才能使结果成为

0     True
1    False
2     True
Name: a, dtype: bool

即， np.nan == np.nan 计算结果为 True。

我认为这是基本功能，我一定是在问重复的问题，但我花了很多时间在 SO 或 Google 中搜索，但找不到它。

想不出一个已经为你做这件事的函数（奇怪），所以你可以自己做：

dft1.eq(dft2) | (dft1.isna() & dft2.isna())

       a
0   True
1  False
2   True

请注意括号的存在。在 pandas 中使用重载的位运算符时，需要注意优先级。

另一种选择是使用np.nan_to_num，如果您确定两个 DataFrame 的索引和列相同，则此结果有效：

np.nan_to_num(dft1) == np.nan_to_num(dft2)

array([[ True],
       [False],
       [ True]])

np.nan_to_num用一些填充值填充 NaN（0 表示数字，'nan' 表示字符串数组）。