Warum verwendet Pandas für fehlende Werte NaN statt None?

Den Unterschied zwischen NaN und None bei Pandas verstehen

Wenn Sie mit Pandas arbeiten, um Daten aus einer CSV-Datei zu lesen, ist es wichtig, den Unterschied zwischen NaN und None zu verstehen. da sie leere Zellen unterschiedlich darstellen.

Unterschied zwischen NaN und Keine

• NaN (Not-A-Number): Wird in Pandas als Platzhalter für fehlende Daten verwendet. Es zeigt an, dass ein Wert nicht als Zahl dargestellt werden kann.
• Keine: Ein Python-Schlüsselwort, das verwendet wird, um einen leeren Wert oder das Fehlen eines Werts darzustellen. Es ist nicht spezifisch für fehlende numerische Daten.

In Pandas wird NaN leeren Zellen zugewiesen, da es eine konsistente Darstellung fehlender Daten über verschiedene Datentypen hinweg, einschließlich Floats und Objekte, ermöglicht. Diese Konsistenz vereinfacht Vorgänge mit fehlenden Daten.

Warum NaN statt None?

Der Hauptgrund für die Verwendung von NaN statt None bei Pandas ist die Effizienz. NaN kann als float64-Datentyp gespeichert werden, was effizienter ist als der für None erforderliche Objektdatentyp. Dieser Effizienzvorteil wird deutlicher, wenn mit großen Datensätzen gearbeitet wird.

Prüfung auf leere Zellen

Um nach leeren Zellen zu suchen, verwenden Sie die Isna- oder Notna-Funktionen von Pandas. Diese Funktionen können mit jedem Datentyp verwendet werden und geben eine boolesche Maske zurück, die fehlende Werte anzeigt.

Beispielcode:

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
missing_values = df.isna()</code>

Die Variable „missing_values“ ist ein boolescher Wert Maske, die fehlende Werte im DataFrame anzeigt.

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