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

NaN vs. None: Eine Frage der Datenrepräsentation

Im Kontext der Datenanalyse mit Pandas ist der Umgang mit fehlenden Daten von entscheidender Bedeutung. In diesem Zusammenhang ist es wichtig, die Unterscheidung zwischen NaN und None zu verstehen.

NaN: Platzhalter für fehlende numerische Daten

NaN steht für „Not-a-Number“ und ist speziell entwickelt, um fehlende numerische Werte in Pandas darzustellen. Seine Verwendung gewährleistet die Konsistenz aller Datentypen, einschließlich Ganzzahlen und Gleitkommazahlen. Dies ermöglicht vektorisierte Operationen und vermeidet den mit der Verwendung von Objekttypen verbundenen Effizienzverlust.

None: Ein Wert aus dem Objekttyp

Andererseits ist None ein spezieller Wert, der zum Objektdatentyp gehört. Obwohl es zur Darstellung leerer Zellen oder fehlender Daten verwendet werden kann, fehlt ihm die numerische Äquivalenz von NaN. Dies kann bei Vorgängen mit numerischen Daten zu unerwarteten Ergebnissen führen.

Warum wird „NaN“ anstelle von „Keine“ zugewiesen?

Bei Pandas wird NaN im Allgemeinen gegenüber „Keine“ bevorzugt, da numerische Daten fehlen Werte. Dies liegt daran, dass NaN:

• über alle Datentypen hinweg konsistent ist und eine einheitliche Behandlung fehlender Daten gewährleistet.
• Ermöglicht effiziente vektorisierte Operationen und bewahrt die numerische Integrität der Daten.
• Ist speziell für die Darstellung fehlender numerischer Werte konzipiert und sorgt für Klarheit bei der Datenanalyse.

Überprüfung auf leere Zellen oder NaN

Zur Überprüfung auf leere Zellen oder Für NaN-Werte sollten Sie die in Pandas bereitgestellten Funktionen isna() und notna() verwenden. Diese Funktionen sind optimiert, um fehlende Daten in allen Datentypen, einschließlich Zeichenfolgen, zu erkennen.

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

Die Verwendung von numpy.isnan() für Zeichenfolgen würde zu einem Fehler führen, da es nicht für die Verarbeitung nicht numerischer Datentypen ausgelegt ist .

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonNaN vs. Keine: Wann sollten Sie beide für fehlende Daten in Pandas verwenden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!