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在Python Pandas和Numpy中，比较结果为何不同？

from pandas import Series
from numpy import NaN

NaN 不等于 NaN

>>> NaN == NaN
False

但NaN在列表或元组中是

>>> [NaN] == [NaN], (NaN,) == (NaN,)
(True, True)

而Series与NaN又不相等：

>>> Series([NaN]) == Series([NaN])
0    False
dtype: bool

和None：

>>> None == None, [None] == [None]
(True, True)

而

>>> Series([None]) == Series([None])
0    False
dtype: bool 

这个答案解释了原因NaN == NaN是False一般，但并没有解释其在python /大熊猫收藏行为。