Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题

Pandas 缺失值最佳实践：用 pd.NA 解决缺失值的老大难问题

做数据处理的都知道，一个 NaN 就能让整个数据清洗流程崩盘。过滤条件失效、join 结果错乱、列类型莫名其妙变成 object——这些坑踩过的人应该都有所体会。而Pandas 引入的可空数据类型（nullable dtypes）就是来帮我们填这个坑的。

现在整数列终于能表示缺失了，布尔列不会再退化成 object，字符串列的行为也更可控，这样我们代码的逻辑可以变得更清晰。

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