為什么 Pandas NaN 值有時輸入為 numpy.float64，有時是浮動的？當(dāng)我想使用函數(shù)并根據(jù)其他列更改數(shù)據(jù)框中的值時，這非常令人困惑例子：   A    B    C0  1  NaN    d1  2    a    s2  2    b    s3  3    c  NaN我有一個 def 來改變 C 列的值def change_val(df):    if df.A==1 and df.B==np.nan:        return df.C    else:        return df.B然后我將此函數(shù)應(yīng)用到 C 列df['C']=df.apply(lambda x: change_val(x),axis=1)事情出了問題df.B==np.nan，我該如何正確表達(dá)？想要的結(jié)果：   A    B    C0  1  NaN    d1  2    a    a2  2    b    b3  3    c    c