Pourquoi les pandas utilisent-ils NaN au lieu de None pour les données manquantes ?

NaN vs Aucun : un dilemme dans la représentation des données manquantes

On rencontre souvent des cas où les colonnes CSV contenant un mélange de chiffres et de lettres incluent des cellules vides. Attribuer None à de telles cellules peut sembler intuitif, représentant leur valeur nulle. Cependant, pandas readcsv() attribue à la place nan, ce qui entraîne une confusion sur la différence entre les deux.

Plonger dans Nan

NaN, abréviation de "Not-a- Number » est une valeur d'espace réservé utilisée de manière cohérente dans les pandas pour représenter les données manquantes. Cette approche garantit la cohérence, NaN servant effectivement de marqueur "manquant".

La raison fondamentale de l'utilisation de NaN sur None réside dans sa capacité à être stockée avec le type float64 de NumPy. Le type d'objet, nécessaire pour stocker None, est moins efficace. Cette distinction est évidente dans les opérations vectorisées, où NaN permet un calcul efficace, tandis que None force le type d'objet, ce qui nuit à l'efficacité.

Clarification de l'affectation NaN

pandas readcsv() attribue NaN pour vider les cellules pour maintenir la cohérence dans tout l'ensemble de données. Ceci est particulièrement important lorsque vous travaillez avec des bibliothèques d'analyse de données qui s'appuient sur NaN pour identifier les données manquantes.

Détection des cellules vides

Pour tester les cellules vides, il faut utiliser le fonctions isna et notna fournies par les pandas. Ces fonctions sont spécifiquement conçues pour détecter les valeurs NaN, garantissant précision et compatibilité avec l'écosystème des pandas.

Conclusion

L'utilisation de NaN chez les pandas est le résultat de sa polyvalence et l'efficacité. Même si le choix de privilégier NaN plutôt que Aucun ne correspond peut-être pas à un raisonnement intuitif, il garantit la cohérence et permet d’optimiser les opérations. Comprendre les distinctions entre NaN et None est crucial pour une analyse efficace des données avec les pandas.

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