Python 对 maskedarray 使用否定

Python 的 numpy 库提供了一种叫做 maskedarray 的数据结构。该数据结构可以在数组中标记特定位置的缺失值，方便数据清洗和分析。但是，在一些情况下，使用 maskedarray 并不是最好的选择，以下是几个原因：

1. 内存使用

使用 maskedarray 会增加数据结构中记录缺失值的开销，导致内存使用过多。在处理大量数据时，这会成为一个严重的问题。

2. 索引速度

maskedarray 对数据进行了封装，导致索引速度慢于普通的数组。如果需要频繁地对数组进行索引操作，maskedarray 并不是一个好的选择。

3. 其他选择

除了 maskedarray 之外，还有其他的数据结构可以用来处理缺失值，比如 pandas 的 DataFrame 和 Series。这些数据结构提供了更多的数据处理和分析功能，并且对内存和索引速度的优化也比 maskedarray 更为出色。

综上所述，尽管 maskedarray 可以对缺失值进行方便的处理，但在一些情况下并不是最好的选择。在实际的数据分析和处理中，需要根据具体情况选择合适的数据结构。