nan1 = data_off["Discount_rate"].isnull() nan2 = data_off['Date_received'].isnull() nan3 = data_off['Coupon_id'].isnull() np.all(nan1==nan2),np.all(nan1==nan3) 解释

这段代码的作用是判断 data_off 数据集中的优惠券折扣率（Discount_rate）、领券时间（Date_received）和优惠券编号（Coupon_id）是否存在缺失值（即空值或 NA 值）。

首先，通过 `nan1 = data_off["Discount_rate"].isnull()`，将 Discount_rate 列中的缺失值标记为 True，非缺失值标记为 False，生成一个布尔型的 Series。同理，通过 `nan2 = data_off['Date_received'].isnull()` 和 `nan3 = data_off['Coupon_id'].isnull()`，分别生成 Date_received 和 Coupon_id 列中缺失值的布尔型 Series。

然后，通过 `np.all(nan1==nan2)` 和 `np.all(nan1==nan3)`，判断 Discount_rate、Date_received 和 Coupon_id 列中的缺失值是否一致。如果一致，这两个表达式的结果都应该为 True，反之则为 False。这里使用了 np.all 函数，表示所有元素都为 True 才返回 True，否则返回 False。

总体来说，这段代码的作用是检查 data_off 数据集中关键列是否存在缺失值，并判断这些缺失值是否一致。