我正在尝试进入panda，所以我使用了一些来自kaggle的免费数据。基本上，我有一个DataFrame，只有几行是NaN。我想使用df.any创建新列（）.我希望它在其他行返回True或False，但这里有一点我不明白（请确保我花了大约2天的调试，阅读所有的文档，在线测试，论坛，甚至stackoverflow等，然后我决定写这个问题）：
1.如果我在在线jupyter编辑器df.any（axis=1，skipna=False）中运行相同的代码，执行如下操作：

• 对于至少包含一个True值的行，它将True返回给新列
• 对于没有True值的行（但有一些其他值），它将False返回给新列
• 对于只包含NaN的行，它在新列中返回NaN

这是我所期望和想要的行为（上图）
1.如果我从在线jupyter编辑器复制代码并在我的笔记本上本地运行它，结果看起来像这样：

• 对于至少包含一个True值的行，它将True返回给新列
• 对于没有True值的行（但有一些其他值），它将False返回给新列
• 对于只包含NaN的行，它返回：
• 真，如果我设置“skipna=False”
• 如果我不使用“skipna=False”，则为False，这基本上意味着由于文档化，它为True。

我以为我疯了（我猜你现在明白我疯了的阶段），但是由于数据是免费的，我贴了几个屏幕给你看。

在上述两种情况下，我期望列“dissatisated”中的值为NaN。
当然，我把描述简化了一点，至少让我的观点更清楚。我真正尝试的是（如屏幕截图所示），我通过只检查两列['Contributing Factors. Dissatisfaction'，'Contributing Factors. Job Dissatisfaction']创建了新列['unsatisfaction']，其中df.any（）方法。我仍然希望这些行的返回值为NaN。但是我只在网上得到这个输出，但我的笔记本上没有使用jupyter。阅读所有的文档。我不认为这是由不同的Pandas版本引起的。df。any根据我的研究，对于仅包含NaN的行，任何版本的（）都不应返回True/False。
你们能解释一下吗？或者我真的错过了什么是导致这一点？你会让我的周末容易得多，如果你能提供解释/解决方案。