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NaN 与 None:什么时候应该使用 NaN 与 None 来处理 Pandas 中的缺失数据?

Susan Sarandon
Susan Sarandon原创
2024-11-04 04:15:02772浏览

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

NaN 与 None:数据表示的问题

在使用 pandas 进行数据分析的背景下,处理缺失数据至关重要。在这方面,了解 NaN 和 None 之间的区别至关重要。

NaN:缺失数值数据的占位符

NaN 代表“非数字”,并且是专门设计用于表示 pandas 中缺失的数值。它的使用确保了所有数据类型(包括整数和浮点数)的一致性。这允许矢量化操作并避免与使用对象类型相关的效率损失。

None:来自对象类型的值

另一方面,None 是属于对象数据类型的特殊值。虽然它可用于表示空单元格或缺失数据,但它缺乏 NaN 的数值等价性。这可能会导致涉及数字数据的操作出现意外结果。

为什么分配 NaN 而不是 None?

在 pandas 中,对于缺少数字的情况,NaN 通常比 None 更受欢迎价值观。这是因为 NaN:

  • 在不同数据类型之间保持一致,确保统一处理丢失的数据。
  • 允许高效的向量化操作,保持数据的数值完整性。
  • 专门设计用于表示缺失的数值,从而使数据分析更加清晰。

检查空单元格或 NaN

检查空单元格或NaN 值,您应该使用 pandas 中提供的 isna() 和 notna() 函数。这些函数经过优化,可检测所有数据类型(包括字符串)中的缺失数据。

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

对字符串使用 numpy.isnan() 会导致错误,因为它并非设计用于处理非数字数据类型.

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