NaN と None: 欠落データに対して Pandas でどちらを使用すべきか?

NaN と None: 詳細な検査

Pandas で欠損データを扱う場合、NaN と None の違いを理解することが重要です。どちらも欠損値を表しますが、データ分析に影響を与える可能性のある微妙な違いがあります。

NaN (Not-A-Number) は、欠損データを表すために Pandas で一貫して使用される特別な浮動小数点値です。これによりベクトル化された操作が可能になり、NumPy の float64 dtype を使用して効率的に保存されます。対照的に、None は空のオブジェクト参照を表す Python 変数です。

Pandas で None ではなく NaN を使用する決定は、次のいくつかの要素によって決まりました。

• 一貫性: NaN は、数値型やオブジェクト型を含むすべての dtype で一貫して使用されます。この単純さにより、データ操作が容易になり、エラーの可能性が減ります。
• 効率: NaN はより効率的な float64 dtype に格納できますが、None はオブジェクト dtype を強制するため、数値演算が制限されます。
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• ベクトル化: NaN では最適化されたベクトル化操作が可能ですが、None ではこれらの効率が無効になります。

欠落データのチェック

Pandas で欠落データを確認する適切な方法は、isna 関数と notna 関数を使用することです。これらの関数は、それぞれ NaN 値と None 値を検出するように特別に設計されています。 numpy.isnan() 関数は数値データを対象としているため、文字列変数のチェックには適していません。

説明のために、次のコードを考えてみましょう。

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

このコードでは、 isna 関数を使用して、ディクショナリ値の欠落データをチェックします。これは、数値データと文字列データの両方に対して推奨され、推奨されるアプローチです。

要約すると、Pandas と Python で欠損データを表すために、それぞれ NaN と None が使用されます。 NaN は、一貫性、効率性、ベクトル化された操作のサポートのため、Pandas では好まれています。 Pandas で欠落データを確実かつ正確に検出するには、isna 関数と notna 関数を使用することを常にお勧めします。

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