Quelle est la différence entre NaN et Aucun dans l'analyse des données ?

Explorer les caractéristiques distinctives de NaN et None

Dans le domaine de l'analyse des données, la distinction entre NaN (Not-a-Number) et Aucun n’est primordial. Bien que les deux désignent des valeurs manquantes ou indéfinies, leurs différences subtiles méritent d'être clarifiées.

NaN, comme son nom l'indique, est réservé aux types de données numériques. Il sert d'espace réservé pour les valeurs qui ne peuvent pas être représentées sous forme de nombres valides. Par exemple, dans les trames de données Pandas, NaN représente les valeurs manquantes dans les colonnes numériques.

Contrairement à NaN, None est un mot-clé Python qui signifie l'absence de valeur. Il s'applique aux types de données numériques et non numériques. Dans les cadres de données Pandas, None est généralement utilisé pour représenter les valeurs manquantes dans des colonnes non numériques telles que des chaînes ou des données catégorielles.

Dans le contexte de votre code, Pandas utilise de manière cohérente NaN comme espace réservé pour les valeurs manquantes. , qu'ils apparaissent sous forme de chaînes ou de nombres. Cette approche améliore la cohérence et facilite la gestion des données.

Bien que NaN soit stocké efficacement dans le type float64 de NumPy, None relève du type d'objet le moins efficace. Cet écart est attribué au fait que NaN permet des opérations vectorisées, tandis que None nécessite l'utilisation du type d'objet, ce qui compromet l'efficacité de NumPy.

Pour vérifier la présence de valeurs manquantes, il est recommandé d'utiliser le fonctions isna et notna au lieu de numpy.isnan(). Ces fonctions sont spécifiquement conçues pour gérer les données manquantes et fournir des résultats fiables quel que soit le type de données.

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