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:
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。
以上是NaN 与 None:什么时候应该在 Pandas 中使用 Which 来处理丢失的数据?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!