我的应用程序需要比较有时包含nan的Series实例。这导致使用==进行普通比较失败，因为nan != nan：
import numpy as np
from pandas import Series
s1 = Series([1,np.nan])
s2 = Series([1,np.nan])
>>> (Series([1, nan]) == Series([1, nan])).all()
False
比较此类系列的正确方法是什么？
这个怎么样。首先检查NaN是否在同一位置（使用isull）：
In [11]: s1.isnull()
Out[11]:
0 False
1 True
dtype: bool
In [12]: s1.isnull() == s2.isnull()
Out[12]:
0 True
1 True
dtype: bool
然后检查不是NaN的值相等（使用notnull）：
In [13]: s1[s1.notnull()]
Out[13]:
0 1
dtype: float64
In [14]: s1[s1.notnull()] == s2[s2.notnull()]
Out[14]:
0 True
dtype: bool
为了平等，我们都必须为真：
In [15]: (s1.isnull() == s2.isnull()).all() and (s1[s1.notnull()] == s2[s2.notnull()]).all()
Out[15]: True
如果还不够，还可以检查名称等。
如果你想提高，如果它们是不同的，使用assert_series_equal来自pandas.util.testing：
In [21]: from pandas.util.testing import assert_series_equal
In [22]: assert_series_equal(s1, s2)
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