Python: numpy.nan 與 pandas.NA ,pandas.NaT 有何差別? numpy.isnan() 只能判斷float的np.nan; pandas.isna()不只可以判斷np.nan 還可以判斷pd.NA ,pd.NaT, None

np.isnan() 無法正確處理 pd.NA，這是因為 pd.NA 是 pandas 庫專門為了處理缺失數據而設計的新類型，而 np.isnan() 是 NumPy 提供的函數，主要用於檢測浮點數中的 NaN 值。這兩個庫雖然緊密相關，但它們處理缺失值的方式存在差異。

NumPy 的 np.isnan()
np.isnan() 是一個函數，設計用來檢查浮點數是否為 NaN（Not a Number）。
當 np.isnan() 接收到不是浮點數的輸入（例如 pandas 的 pd.NA），它的行為可能不符合預期。在嘗試處理 pd.NA 時，np.isnan() 並不拋出錯誤，而是返回 pd.NA 作為輸出，這反映了 pandas 對 NumPy 函數的一種兼容性擴展，使得 pandas 的缺失值標記能在不確定的情況下保持其類型。
pandas 的 pd.isna()
pd.isna() 是 pandas 提供的函數，用於更廣泛地檢測各種類型的缺失值，包括 NaN、None、pd.NA 以及 pd.NaT。
pd.isna() 能夠處理包括 pandas 自身的缺失值標記 pd.NA 在內的多種數據類型，這使得它在處理 pandas 對象時特別有用。

當處理包含 pandas 特有缺失值標記的數據時，推薦使用 pd.isna() 而不是 np.isnan()。這樣可以確保所有類型的缺失值都能被正確識別和處理。這種方法更適合 pandas 的數據結構和類型處理方式，而 np.isnan() 更適用於處理純 NumPy 數組中的浮點數缺失值。

當您使用 pandas 從 Excel 文件讀取數據時，默認情況下，pandas 會將缺失值轉換為 np.nan，特別是在處理典型的數值數據時。這主要是因為 np.nan 是一個相對較舊的標準，廣泛用於表示浮點數中的缺失值。然而，隨著 pandas 的發展，引入了更通用的缺失值標記 pd.NA，它旨在處理除浮點數之外的其他數據類型的缺失值，如整數、布爾值和字符串。

確定缺失值類型的方法
要確定在從 Excel 讀取之後 DataFrame 中的缺失值類型，您可以使用以下方法：

檢查數據類型：查看 DataFrame 的數據類型可能會給出一些線索。如果列的數據類型是 float，那麽缺失值很可能是 np.nan。如果列的數據類型是 pandas 的擴展類型（如 ‘Int64’（注意是大寫的 I），這是 pandas 的可空整數類型），那麽缺失值可能是 pd.NA。
直接檢查值：使用 pd.isna() 函數檢查某個具體值是否為缺失值。pd.isna() 能同時識別 np.nan 和 pd.NA。
示例
下面的代碼示例展示了如何導入一個 Excel 文件，並檢查 DataFrame 中的缺失值類型：

轉換為 pd.NA
如果您希望統一使用 pd.NA 來處理缺失值（特別是當您的數據中包含整數、布爾值或對象類型時），可以在讀取 Excel 文件時或之後轉換 DataFrame 的缺失值。使用 convert_dtypes() 方法可以自動將 DataFrame 轉換為使用 pandas 的可空數據類型，並將缺失值設置為 pd.NA：

這樣，您可以確保 DataFrame 中使用的是最新的、兼容不同數據類型的缺失值表示方法。這對於維護數據的一致性和後續處理特別重要。

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