最近，我问了一个关于Pandas here中缺失值的问题，并直接联系了github issue.读完那一页和missing data documentation页之后.
我想知道为什么merge和join在"他们不相等"的情况下将南斯视为一对:np.nan != np.nan
# merge example
df = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'match'], 'col2':[1,2]})
df2 = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'no match'], 'col3':[3,4]})
pd.merge(df,df2, on='col1')
col1 col2 col3
0 NaN 1 3
# join example with same dataframes from above
df.set_index('col1').join(df2.set_index('col1'))
col2 col3
col1
NaN 1 3.0
match 2 NaN
但是，groupby名中的非符合项不包括:
df = pd.DataFrame({'col1':[np.nan, 'match', np.nan], 'col2':[1,2,1]})
df.groupby('col1').sum()
col2
col1
match 2
当然，你可以 Select dropna()或df[df['col1'].notnull()]，但我很好奇，为什么在一些Pandas 行动中，比如groupby，而不是merge、join、update和map，会排除南部？
基本上，正如我在上面所问的，为什么merge和join在不相等的情况下与np.nan匹配？