我试图弄清楚熊猫数据框中的列是否是布尔值（如果是，是否有缺失值等等）。
为了测试我创建的函数，我尝试创建一个带有缺失值的布尔列的数据框。但是，我会说缺失值在 python 中完全“无类型”处理，并且有一些奇怪的行为：
> boolean = pd.Series([True, False, None])
> print(boolean)
0 True
1 False
2 None
dtype: object
因此，当您将 None 放入列表时，它被视为对象，因为 python 无法将类型 bool 和 type(None)=NoneType 混合回 bool。math.nan和也会发生同样的事情numpy.nan。当你试图强迫熊猫进入它不想去的区域时，最奇怪的事情发生了:-)
> boolean = pd.Series([True, False, np.nan]).astype(bool)
> print(boolean)
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
所以'np.nan'被转换为'True'？
问题：
给定一个数据表，其中一列是“对象”类型，但实际上它是一个带有缺失值的布尔列：我如何弄清楚？过滤非缺失值后，它仍然是“对象”类型……我是否需要将每一列的 try-catch-cast 实现为每个可以想象的数据类型，以便查看列的真实性质？
我想对于为什么 np.nan 被强制转换为 True 有一个合乎逻辑的解释，但这是软件 pandas/python 本身不需要的行为，对吗？那么我应该提交错误报告吗？