如何解决Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values

这个问题通常出现在在处理数据时出现了缺失值（NA或NaN），而掩码（mask）数组中包含了这些缺失值。解决方法是先将缺失值填充为特定的值，例如将NA替换为0或-1，然后再生成掩码数组。具体步骤如下：

1. 使用pandas或numpy等库将缺失值替换为特定的值，如0或-1。

2. 生成掩码数组时，使用np.isnan函数将缺失值转换为布尔类型，然后再生成掩码数组。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 假设有一个包含缺失值的数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])

# 将缺失值替换为-1
arr_filled = np.nan_to_num(arr, nan=-1)

# 生成掩码数组
mask = ~np.isnan(arr_filled)

# 使用掩码数组进行操作
arr_filled[mask] *= 2

在上面的代码中，我们首先使用np.nan_to_num函数将缺失值替换为-1，然后使用~np.isnan函数生成掩码数组，最后使用掩码数组进行操作。