Pandas가 누락된 데이터에 None 대신 NaN을 사용하는 이유는 무엇입니까?

NaN 대 None: 누락된 데이터 표현의 딜레마

숫자와 문자가 혼합된 CSV 열에 빈 셀이 포함되는 경우가 종종 있습니다. 이러한 셀에 없음을 할당하면 Null 값을 나타내는 직관적인 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 pandas readcsv()는 대신 nan을 할당하므로 둘 사이의 차이점에 대한 혼란이 발생합니다.

Nan 자세히 살펴보기

NaN, "Not-a-"의 약자 Number'는 누락된 데이터를 나타내기 위해 팬더 전체에서 일관되게 사용되는 자리 표시자 값입니다. 이 접근 방식은 NaN이 "누락된" 마커 역할을 효과적으로 수행하여 일관성을 보장합니다.

None 대신 NaN을 사용하는 근본적인 이유는 NumPy의 float64 dtype으로 저장할 수 있는 기능에 있습니다. None을 저장하는 데 필요한 Object dtype은 효율성이 떨어집니다. 이러한 차이는 NaN이 효율적인 계산을 가능하게 하는 반면 None은 객체 유형을 강제하여 효율성을 방해하는 벡터화된 작업에서 분명합니다.

NaN 할당 명확화

pandas readcsv() 할당 데이터 세트 전체에서 일관성을 유지하기 위해 NaN을 사용하여 셀을 비웁니다. 이는 누락된 데이터를 식별하기 위해 NaN을 사용하는 데이터 분석 라이브러리로 작업할 때 특히 중요합니다.

빈 셀 감지

빈 셀을 테스트하려면 다음을 사용해야 합니다. pandas에서 제공하는 isna 및 notna 기능입니다. 이러한 기능은 NaN 값을 감지하여 Pandas 생태계와의 정확성 및 호환성을 보장하도록 특별히 설계되었습니다.

결론

Pandas에서 NaN을 사용하는 것은 NaN의 다양성 때문입니다. 그리고 효율성. None보다 NaN을 선호하는 선택은 직관적인 추론과 일치하지 않을 수 있지만 일관성을 보장하고 최적화된 작업을 허용합니다. Pandas를 사용한 효과적인 데이터 분석을 위해서는 NaN과 None의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

위 내용은 Pandas가 누락된 데이터에 None 대신 NaN을 사용하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!