為什麼 pandas 對於缺失資料使用 NaN 而不是 None ？

NaN 與 None：缺失資料表示的困境

人們經常遇到包含數字和字母混合的 CSV 列包含空單元格的情況。將 None 分配給這些單元格似乎很直觀，代表它們的空值。然而，pandas readcsv() 而是分配了 nan，導致人們對兩者之間的差異感到困惑。

深入研究Nan

NaN，「Not-a-」的縮寫Number」是佔位符值，在pandas 中一致使用來表示缺失的資料。物件資料類型效率較低。 🎜>

pandas readcsv() 賦值NaN 為空單元格，以保持整個資料集的一致性。

偵測空白單元格

要測試空白單元格，應該使用pandas 提供的isna 和notna 函數。生態系的兼容性。推理，但它確保了一致性並允許最佳化操作。

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