在處理缺失值的情況下，以下是對選項的分析：

A: `np.nan`表示numpy中的缺失值
- **正確**。在NumPy中，`np.nan` 是表示浮點型缺失值的標(biāo)準(zhǔn)符號。

B: `np.isnan`用來判斷是否是缺失值
- **正確**。`np.isnan` 函數(shù)用于檢查數(shù)組中的元素是否為缺失值（即NaN），返回一個布爾數(shù)組。

C: `np.nansum()`可以對含有缺失值的數(shù)組中的非缺失值元素求加和
- **正確**。`np.nansum()` 函數(shù)會忽略NaN值，返回數(shù)組中非NaN值的總和。

D: `sum()`函數(shù)可以直接對含有缺失值的數(shù)組中的非缺失值元素做加和運算
- **不正確**。`sum()` 是Python內(nèi)置函數(shù)，如果對包含NaN的NumPy數(shù)組使用，它不會忽略NaN值，結(jié)果會是NaN。因此不能直接對包含缺失值的數(shù)組進(jìn)行正確的求和運算。

綜上所述，選項D是不正確的。`np.nansum()` 是專門處理包含NaN的數(shù)組的專用函數(shù)，而 `sum()` 不具備處理缺失值的能力。