NaN ou Aucun : quand devez-vous utiliser chacun pour les données manquantes chez Pandas ?

NaN vs Aucun : une question de représentation des données

Dans le contexte de l'analyse de données à l'aide de pandas, la gestion des données manquantes est cruciale. Comprendre la distinction entre NaN et None devient essentiel à cet égard.

NaN : espace réservé pour les données numériques manquantes

NaN signifie « Not-a-Number » et est spécialement conçu pour représenter les valeurs numériques manquantes chez les pandas. Son utilisation garantit la cohérence entre tous les types de données, y compris les entiers et les flottants. Cela permet des opérations vectorisées et évite la perte d'efficacité associée à l'utilisation de types d'objet.

Aucun : une valeur du type d'objet

D'un autre côté, Aucun n'est une valeur spéciale qui appartient au type de données de l'objet. Bien qu’il puisse être utilisé pour représenter des cellules vides ou des données manquantes, il lui manque l’équivalence numérique de NaN. Cela peut conduire à des résultats inattendus dans les opérations impliquant des données numériques.

Pourquoi NaN est-il attribué au lieu de Aucun ?

Chez les pandas, NaN est généralement préféré à Aucun pour les valeurs numériques manquantes. valeurs. En effet, NaN :

• Est cohérent entre les types de données, garantissant un traitement uniforme des données manquantes.
• Permet des opérations vectorisées efficaces, en maintenant l'intégrité numérique des données.
• Est spécifiquement conçu pour représenter les valeurs numériques manquantes, offrant ainsi de la clarté dans l'analyse des données.

Vérification des valeurs vides Cellules ou NaN

Pour vérifier les cellules vides ou les valeurs NaN, vous devez utiliser les fonctions isna() et notna() fournies dans pandas. Ces fonctions sont optimisées pour détecter les données manquantes dans tous les types de données, y compris les chaînes.

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

L'utilisation de numpy.isnan() pour les chaînes entraînerait une erreur car elle n'est pas conçue pour gérer les types de données non numériques. .

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!