为什么np.nan存储为字符串，而不能使用isnull()/isna()/notnull()/notna()？

np.nan是NumPy库中表示缺失值的特殊值。它是一个浮点数，用于表示缺失或不可用的数据。由于np.nan是一个特殊的浮点数，它不能直接与字符串进行比较或转换。

在Python中，可以使用isnull()、isna()、notnull()和notna()等函数来检查数据是否为缺失值。这些函数是Pandas库中的函数，用于处理数据的缺失值。

如果将np.nan存储为字符串，它将失去其特殊的缺失值属性，并且无法使用isnull()、isna()、notnull()和notna()等函数来检查数据是否为缺失值。这是因为字符串类型的数据在逻辑运算中被视为有效值，而不是缺失值。

因此，为了正确地处理缺失值，应该使用np.nan来表示缺失值，而不是将其存储为字符串。这样可以方便地使用isnull()、isna()、notnull()和notna()等函数来检查数据是否为缺失值，并进行相应的处理。

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