人们经常遇到包含数字和字母混合的 CSV 列包含空单元格的情况。将 None 分配给这些单元格似乎很直观,代表它们的空值。然而,pandas readcsv() 而是分配了 nan,导致人们对两者之间的差异感到困惑。
深入研究 Nan
NaN,“Not-a-”的缩写Number”是一个占位符值,在 pandas 中一致使用来表示缺失的数据。这种方法确保了一致性,NaN 有效地充当了“缺失”标记。
使用 NaN 而不是 None 的根本原因在于它能够使用 NumPy 的 float64 数据类型进行存储。存储 None 所必需的对象数据类型效率较低。这种区别在矢量化运算中很明显,其中 NaN 可以实现高效计算,而 None 会强制使用对象类型,从而降低效率。
澄清 NaN 赋值
pandas readcsv() 赋值NaN 为空单元格,以保持整个数据集的一致性。当使用依赖 NaN 来识别丢失数据的数据分析库时,这一点尤其重要。
检测空单元格
要测试空单元格,应该使用pandas 提供的 isna 和 notna 函数。这些函数专门用于检测 NaN 值,确保准确性以及与 pandas 生态系统的兼容性。
结论
在 pandas 中使用 NaN 是其多功能性的结果和效率。尽管选择 NaN 而不是 None 可能不符合直觉推理,但它确保了一致性并允许优化操作。理解 NaN 和 None 之间的区别对于使用 pandas 进行有效的数据分析至关重要。
以上是为什么 pandas 对于缺失数据使用 NaN 而不是 None ?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!