NaN vs. Keine: Wann sollten Sie Which in Pandas für fehlende Daten verwenden?

NaN vs. None: Eine genauere Untersuchung

Bei der Arbeit mit fehlenden Daten in Pandas ist es wichtig, den Unterschied zwischen NaN und None zu verstehen. Obwohl sie beide fehlende Werte darstellen, weisen sie subtile Unterschiede auf, die sich auf die Datenanalyse auswirken können.

NaN (Not-A-Number) ist ein spezieller Gleitkommawert, der in Pandas konsequent zur Darstellung fehlender Daten verwendet wird. Es ermöglicht vektorisierte Operationen und wird effizient mit dem float64-Dtype von NumPy gespeichert. Im Gegensatz dazu ist None eine Python-Variable, die eine leere Objektreferenz darstellt.

Die Entscheidung, NaN anstelle von None in Pandas zu verwenden, wurde von mehreren Faktoren geleitet:

• Konsistenz: NaN wird konsistent für alle D-Typen verwendet, einschließlich numerischer und Objekttypen. Diese Einfachheit erleichtert die Datenmanipulation und verringert die Fehlerwahrscheinlichkeit.
• Effizienz: NaN kann in einem effizienteren float64-D-Typ gespeichert werden, während None den Objekt-D-Typ erzwingt, was numerische Operationen einschränkt.
• Vektorisierung: NaN ermöglicht optimierte vektorisierte Vorgänge, während None diese Effizienzen deaktiviert.

Überprüfung auf fehlende Daten

Die geeignete Möglichkeit, in Pandas nach fehlenden Daten zu suchen, ist die Verwendung der Funktionen isna und notna. Diese Funktionen sind speziell für die Erkennung von NaN- bzw. None-Werten konzipiert. Die Funktion numpy.isnan() eignet sich nicht zum Überprüfen von String-Variablen, da sie für numerische Daten gedacht ist.

Betrachten Sie zur Veranschaulichung den folgenden Code:

<code class="python">for k, v in my_dict.iteritems():
    if pd.isna(v):
        # Do something</code>

Dieser Code verwendet die isna-Funktion zum Überprüfen auf fehlende Daten in den Wörterbuchwerten. Dies ist der bevorzugte und empfohlene Ansatz sowohl für numerische als auch für String-Daten.

Zusammenfassend werden NaN und None verwendet, um fehlende Daten in Pandas bzw. Python darzustellen. NaN wird in Pandas aufgrund seiner Konsistenz, Effizienz und Unterstützung für vektorisierte Operationen bevorzugt. Für eine zuverlässige und genaue Erkennung fehlender Daten in Pandas empfiehlt es sich immer, die Funktionen isna und notna zu verwenden.

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