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NaN 与 None:什么时候应该在 Pandas 中使用 Which 来处理丢失的数据?

Barbara Streisand
Barbara Streisand原创
2024-11-02 15:03:03619浏览

NaN vs None: When Should You Use Which in Pandas for Missing Data?

NaN 与 None:仔细检查

在 Pandas 中处理缺失数据时,了解 NaN 和 None 之间的区别非常重要。虽然它们都表示缺失值,但它们之间存在细微差别,可能会影响数据分析。

NaN(非数字)是 Pandas 中一致使用的特殊浮点值来表示缺失数据。它允许矢量化操作,并使用 NumPy 的 float64 数据类型进行有效存储。相比之下,None 是一个代表空对象引用的 Python 变量。

在 Pandas 中使用 NaN 而不是 None 的决定是由以下几个因素决定的:

  • 一致性: NaN 在所有数据类型中一致使用,包括数字和对象类型。这种简单性有利于数据操作并减少出错的可能性。
  • 效率: NaN 可以存储在更高效的 float64 数据类型中,而 None 强制使用对象数据类型,这限制了数值运算。
  • 向量化: NaN 允许优化向量化操作,而 None 则禁用这些效率。

检查丢失数据

检查 Pandas 中丢失数据的适当方法是使用 isna 和 notna 函数。这些函数专门设计用于分别检测 NaN 和 None 值。 numpy.isnan() 函数不适合检查字符串变量,因为它适用于数值数据。

为了说明这一点,请考虑以下代码:

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

此代码使用isna 函数用于检查字典值中是否有缺失数据。对于数字和字符串数据,它都是首选和推荐的方法。

总之,NaN 和 None 分别用于表示 Pandas 和 Python 中的缺失数据。 NaN 在 Pandas 中是首选,因为它的一致性、效率和对向量化运算的支持。为了可靠、准确地检测 Pandas 中的缺失数据,始终建议使用 isna 和 notna 函数。

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