Was ist der Unterschied zwischen NaN und None in der Datenanalyse?

Erforschung der charakteristischen Merkmale von NaN und None

Im Bereich der Datenanalyse ist die Unterscheidung zwischen NaN (Not-a-Number) und Keiner ist von größter Bedeutung. Während beide fehlende oder undefinierte Werte bezeichnen, bedürfen ihre subtilen Unterschiede einer Klärung.

NaN ist, wie der Name schon sagt, numerischen Datentypen vorbehalten. Es dient als Platzhalter für Werte, die nicht als gültige Zahlen dargestellt werden können. In Pandas-Datenrahmen stellt NaN beispielsweise fehlende Werte in numerischen Spalten dar.

Im Gegensatz zu NaN ist None ein Python-Schlüsselwort, das das Fehlen eines Werts angibt. Dies gilt sowohl für numerische als auch für nicht numerische Datentypen. In Pandas-Datenrahmen wird „None“ normalerweise verwendet, um fehlende Werte in nicht numerischen Spalten wie Zeichenfolgen oder kategorialen Daten darzustellen.

Im Kontext Ihres Codes verwendet Pandas konsequent NaN als Platzhalter für fehlende Werte , unabhängig davon, ob sie in Strings oder Zahlen vorkommen. Dieser Ansatz erhöht die Konsistenz und erleichtert die Datenverarbeitung.

Während NaN effizient im float64-D-Typ von NumPy gespeichert wird, fällt None unter den weniger effizienten Objekt-D-Typ. Diese Diskrepanz wird auf die Tatsache zurückgeführt, dass NaN vektorisierte Operationen ermöglicht, während None die Verwendung des Objekttyps erfordert, was die Effizienz in NumPy beeinträchtigt.

Um das Vorhandensein fehlender Werte zu überprüfen, wird empfohlen, zu verwenden isna- und notna-Funktionen anstelle von numpy.isnan(). Diese Funktionen sind speziell dafür konzipiert, fehlende Daten zu verarbeiten und unabhängig vom Datentyp zuverlässige Ergebnisse zu liefern.

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