Pandas 缺失值最佳實踐：用 pd.NA 解決缺失值的老大難問題

做數據處理的都知道，一個 NaN 就能讓整個數據清洗流程崩盤。過濾條件失效、join 結果錯亂、列類型莫名其妙變成 object——這些坑踩過的人應該都有所體會。而Pandas 引入的可空數據類型（nullable dtypes）就是來幫我們填這個坑的。 現在整數列終於能表示缺失了，布爾列不會再退化成 object，字符串列的行為也更可控，這樣我們代碼的邏輯可以變得更清晰。 NumPy 整數類型