极客教程Numpy与Pandas系列在包含NaN值时的相等性比较
在本文中，我们将介绍使用Numpy与Pandas系列相等性比较时，要注意的一些细节问题。在数据处理过程中，频繁使用到相等性比较，Numpy和Pandas Series也常常涉及到NaN值（空或无效值）。因此，我们需要对相等性比较在这些情况下的处理进行深入了解。
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Numpy中的NaN比较
在Numpy中，与NaN相关的比较结果包括以下几种情况：
- NaN值不等于任何值，包括它自己
- 一个数组中只要有一个元素为NaN，那么这个数组与任何其他的数组都不相等
- 如果两个数组都没有NaN，那么可以使用
numpy.array_equal函数进行判断；如果两个数组都包含NaN，那么应该使用numpy.allclose函数进行比较，它会忽略NaN值。
以下是一些实例：
import numpy as np
x = np.array([1, 2, np.nan])
y = np.array([1, 2, np.nan])
print(x == x) # False
print(x != x) # True
print(x == y) # False
print(np.array_equal(x[0:2],y[0:2])) # True
print(np.array_equal(x[0:3],y[0:3])) # False
print(np.allclose(x[0:2],y[0:2])) # True
print(np.allclose(x[0:3],y[0:3])) # True
Pandas中的NaN比较
在Pandas中，相等性比较的处理与Numpy有所不同。Pandas使用了一些特殊方法来处理NaN值的比较。以下是一些实例：
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series([1, np.nan, 3, 4])
b = pd.Series([2, np.nan, 11, 4])
c = pd.Series([2, np.nan, 11, 5])
d = pd.Series([1, np.nan, 3])
e = pd.Series([1, 2, 3])
print(a.equals(b)) # False
print(b.equals(c)) # False
print(a.equals(d)) # False
print(a.equals(e)) # False
在Pandas中，使用equals方法来比较Series对象的相等性，它会将NaN值当做相等的处理。但是需要注意的是，如果Series对象的长度不等，那么比较结果为False。通过这些实例可以看出，对于包含NaN值的Series对象，Pandas的相等性比较处理并不同于Numpy。
Pandas中的NaN排序问题
在使用Pandas进行排序时，包含NaN值的Series对象的排序也有着特殊的对待方式。以下是一些实例：
import pandas as pd
a = pd.Series([1, 2, 3, pd.NaT, 4])
b = pd.Series([1, 2, 3, pd.NaT, 4])
c = pd.Series([1, 2, pd.NaT, 3, 4])
print(a.sort_values() == b.sort_values()) # False
print(a.sort_values() == c.sort_values()) # True
其中，pd.NaT是Pandas中表示缺失时间戳的特殊值。在上述例子中，sort_values方法默认对缺失值进行排序，并放在最后一个位置。因此，当存在若干等于NaN的元素时，sort_values方法的排序结果也将与Numpy的排序结果有所不同。
总结
本文主要介绍了在Numpy和Pandas中，相等性比较在包含NaN值时的处理细节。在Numpy中，使用numpy.array_equal和numpy.allclose函数来进行比较。而在Pandas中，使用equals方法来进行比较。同时，我们还介绍了在使用Pandas进行排序时，包含NaN值的Series对象的排序也有着特殊的对待方式。希望本文能够对读者更好地理解和运用Numpy和Pandas提供的功能，提升数据处理的效率和准确性。