本文介绍了为什么与NaN进行比较会产生FALSE(Python)？的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
在这里，我有以下内容：
>>> import numpy as np
>>> q = np.nan
>>> q == np.nan
False
>>> q is np.nan
True
>>> q in (np.nan, )
True
推荐答案
numpy的创建者认为，大多数与nan的比较(包括==)应该得到False。您可以通过为您的对象定义__eq__(self, other)方法，在Python中完成此操作。选择这种行为很简单，因为它是最有用的，用于各种目的。毕竟，一个条目有缺失值，另一个条目也有缺失值，并不意味着这两个条目是相等的。它只是表示您不知道它们是否相等，因此最好不要将它们视为相等(例如，当您通过将对应的行配对将两个表联接在一起时)。
is另一方面，is是一个不能被numpy覆盖的Python关键字。它测试两个对象是否是同一事物。nan与nan是同一个对象。无论如何，这也是有用的行为，因为您通常希望删除所有没有值的条目，这可以通过is not nan来实现。
nan in (nan,)返回True，因为您可能知道(nan,)是只有一个元素nan的元组，而当Python检查对象是否为元组时，它将检查该对象是否为元组中的任何对象。
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