请问python列表推导式中的同名变量为啥可以判断不同？

Question

在一份学习资料中看到如下代码:

def MissingPercent(df,x):
    missing_values = df[x].map(lambda x: int(x!=x))
    return sum(missing_values)*1.0/df.shape[0]
Rate = MissingPercent(Data,col)
Rate

其中Data是一个DataFrame，有点奇怪x!=x中的两个x分别指什么呢？
代码本身是运行成功可得到具体的比例的。
补充：该函数的功能是返回数据框Data中col列的缺失值比例
列中的值应该是类别而非数值型

Answer 1

我的回答有误,理解错了,看题主的解答.

Answer 2

明白了，因为在python中nan不等于nan
即：

import numpy as np
np.nan == np.nan

# False

所以被作者用来做缺失值的检测
感谢楼上热心坛友的解答！