Pandas が欠損値に対して None ではなく NaN を使用するのはなぜですか?

Pandas の NaN と None の違いを理解する

Pandas を使用して CSV ファイルからデータを読み取る場合、NaN と None の違いを理解することが不可欠です。

NaN と None の違い

• NaN (Not-A-Number): で使用されます。 pandas を欠落データのプレースホルダーとして使用します。これは、値を数値として表すことができないことを示します。
• なし: 空の値または値の欠如を表すために使用される Python キーワード。これは欠損数値データに特有のものではありません。

パンダでは、浮動小数点やオブジェクトなどのさまざまなデータ型にわたって欠損データを一貫して表現できるため、NaN が空のセルに割り当てられます。この一貫性により、欠損データを伴う操作が簡素化されます。

None ではなく NaN を使用する理由

パンダで None ではなく NaN を使用する主な理由は効率です。 NaN は float64 データ型として保存でき、None に必要なオブジェクト データ型よりも効率的です。この効率の利点は、大規模なデータセットを操作するときにより顕著になります。

空のセルのチェック

空のセルをチェックするには、pandas の isna 関数または notna 関数を使用します。これらの関数は任意のデータ型で使用でき、欠損値を示すブール値マスクを返します。

サンプル コード:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
missing_values = df.isna()</code>

missing_values 変数はブール値になります。 DataFrame 内の欠損値を示すマスク。

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