比较pd.Series并在该系列包含None时得到异常结果

Question

我想知道为什么用None值比较两个相同的序列会返回False：

pd.Series(['x', 'y', None]) == pd.Series(['x', 'y', None])
0     True
1     True
2    False
dtype: bool

我希望所有的结果都是真的。如果我从序列中创建一个数组，并进行比较，我会得到预期的结果：

pd.Series(['x', 'y', None]).values == pd.Series(['x', 'y', None]).values
array([ True,  True,  True])

为什么具有None的两个相同级数不相等？我是不是错过了什么？

我期望np.nan的这种行为，因为np.nan != np.nan；然而，None == None

Answer 1

这是经过设计的：

请参阅警告框：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/missing_data.html

这是很久以前为了使null的行为一致性，因为它们的比较不平等。这使得None和在等号上的np.nan(虽然与python不一致，但一致用numpy(基脚。

因此，这不是一个bug，而是跨越两个约定的结果。

我想文档可以稍微增强一下。

对于包含空值的系列的等式，请使用pd.Series.equals:

pd.Series(['x', 'y', None]).equals(pd.Series(['x', 'y', None]))  # True