arrays - np.nan 和 np.NaN 的区别

Question

np.Nan 和 np.nan 有什么区别吗？根据我的理解，两者都用于空值，但如果你看这里

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame([[np.nan,2,np.nan,0],[3,4,np.nan,1],[np.nan,np.nan,np.nan,5]],columns=list('ABCD'))
print(df)
print(np.nan == np.NaN)

我得到以下输出:

     A    B   C  D
0  NaN  2.0 NaN  0
1  3.0  4.0 NaN  1
2  NaN  NaN NaN  5
False

Process finished with exit code 0

现在，如果这些相同 print(np.nan == np.NaN)应该返回 True以及为什么数据框中的值填充为 NaN ?

我收到 NaN不是一个数字，所以它可能会这样对待它，因此改变了数据框中的条目，但我仍然不确定。

Answer 1

所以基本上NaN , NAN和 nan是 nan 的等效定义
或者换句话说NaN和 NAN是 nan 的别名

np.nan
np.NaN
np.NAN

如果你要检查它们的相等性，它会返回 False如果你检查所有这三个的类型，你会发现所有的都是相同的 type(float)但让

a=np.NaN
b=np.NAN
c=np.nan

现在，如果您要检查 a、b 和 c 的相等性，它将返回 True即使在文档(第 4 行)中也说:-
不能使用相等来测试 NaN
您可以从此处查看文档:-
https://numpy.org/doc/stable/user/misc.html?highlight=numpy%20nan