Pandas：为布尔值设置NaN时如何规避FutureWarning？

需要对Pandas DataFrame应用比较运算符，当源数据存在缺失值时，结果布尔表中对应位置也需保留缺失值。现有代码如下：

>>> pd.__version__
'2.1.1'
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([[1.2, 2.2, np.nan], [1.1, np.nan, 3.3]], columns=['A', 'B', 'C'])
>>> res = df.gt(1.0)
>>> res
    A      B      C
0  True   True  False
1  True  False   True

尝试为原缺失值位置赋值pd.NA时触发FutureWarning：

>>> res[df.isna()] = pd.NA
FutureWarning: Setting an item of incompatible dtype is deprecated and will raise in a future error of pandas. Value 'nan' has dtype incompatible with bool, please explicitly cast to a compatible dtype first.

如何在不触发警告的前提下得到正确结果？

方法1：转换为可空布尔类型后赋值 #

普通布尔类型无法存储缺失值，需先将比较结果转为Pandas的可空布尔类型（boolean），再进行缺失值赋值：

# 转换为可空布尔类型
res = df.gt(1.0).astype("boolean")
# 为原缺失值位置赋值pd.NA
res[df.isna()] = pd.NA

最终结果：

A      B      C
0   True   True  False
1   True   <NA>   True

方法2：使用where方法一步实现 #

通过where方法直接指定：源数据非缺失时保留比较结果，缺失位置填充pd.NA，该方法会自动适配可空布尔类型，避免类型冲突：

res = df.gt(1.0).where(df.notna(), pd.NA)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karel Marik