Python 将nan转换为nan有多有用？

我正在尝试运行其他人已经编写的代码。但是，我不确定需要将

nan

转换为

nan

关于该问题的一段代码行

obs['valuestring'].astype(str).str.strip().mask(obs['valuestring'].isna())

上面的代码给出如下输出

但我觉得下面的代码应该很好。不是吗

obs['valuestring'].astype(str).str.strip()

并且它产生与上面相同的输出，但是是

nan

而不是

nan

我知道

np.nan

是

np.nan

，所以试着去了解这有什么有用的东西，我是不是错过了

您能帮助我理解将

nan

转换为

nan

的必要性吗？我应该在什么时候进行此类转换

---

这是不同的，因为在秒中没有缺少的值，而是

NaN

-string

NaN

:

obs = pd.DataFrame({'valuestring':['a ', np.nan, np.nan]})
print (obs)
  valuestring
0          a 
1         NaN
2         NaN

s = obs['valuestring'].astype(str).str.strip().mask(obs['valuestring'].isna())
print (s)
0      a
1    NaN
2    NaN
Name: valuestring, dtype: object

print (s.isna())
0    False
1     True
2     True
Name: valuestring, dtype: bool

---

s = obs['valuestring'].astype(str).str.strip()
print (s)
0      a
1    nan
2    nan
Name: valuestring, dtype: object

print (s.isna())
0    False
1    False
2    False
Name: valuestring, dtype: bool

print (s.eq('nan'))
0    False
1     True
2     True
Name: valuestring, dtype: bool