如何检查<NA>类型变量是否为<NA？或者不是来自熊猫的数据帧？np.nan()不工作

在Python中，可以使用以下方法来检查<NA>类型变量是否为<NA>或者不是来自pandas的数据帧：

1. 使用isna()函数：isna()函数用于检查变量是否为缺失值。对于pandas的数据帧，可以使用该函数来检查是否为<NA>类型变量。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, pd.NA], 'B': [4, pd.NA, 6]})

# 检查是否为<NA>类型变量
is_na = df['A'].isna()
print(is_na)

输出结果为：

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

如果输出结果为True，则表示该变量为<NA>类型变量。

1. 使用numpy库的isnan()函数：isnan()函数用于检查变量是否为NaN（Not a Number）。对于不是来自pandas的数据帧的<NA>类型变量，可以使用该函数来检查。示例代码如下：

import numpy as np

# 创建一个示例变量
var = np.nan

# 检查是否为<NA>类型变量
is_na = np.isnan(var)
print(is_na)

输出结果为：

True

如果输出结果为True，则表示该变量为<NA>类型变量。

需要注意的是，np.nan()是错误的写法，正确的写法是np.nan。np.nan是numpy库中表示缺失值的常量。

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