データ分析における NaN と None の違いは何ですか?

NaN と None の特徴を探る

データ分析の領域における NaN (Not-a-Number) の区別そして「なし」が最も重要です。どちらも欠損値または未定義の値を示しますが、その微妙な違いは明確にする必要があります。

NaN は、その名前が示すように、数値データ型用に予約されています。これは、有効な数値として表すことができない値のプレースホルダーとして機能します。たとえば、パンダ データ フレームでは、NaN は数値列の欠損値を表します。

NaN とは異なり、None は値が存在しないことを示す Python キーワードです。これは、数値データ型と非数値データ型の両方に適用されます。 pandas データ フレームでは、通常、文字列やカテゴリ データなどの数値以外の列の欠損値を表すために None が使用されます。

コードのコンテキストでは、pandas は欠損値のプレースホルダーとして NaN を採用する点で一貫しています。 、文字列で出現するか数値で出現するかに関係なく。このアプローチにより、一貫性が強化され、データ処理が容易になります。

NaN は NumPy の float64 dtype に効率的に格納されますが、None は効率の低いオブジェクト dtype に分類されます。この矛盾は、NaN ではベクトル化された操作が可能であるのに対し、None ではオブジェクト型の使用が必要となり、NumPy の効率が低下するという事実に起因します。

欠損値の存在を確認するには、 numpy.isnan() の代わりに isna 関数と notna 関数を使用します。これらの関数は、欠損データを処理し、データ型に関係なく信頼できる結果を提供するように特別に設計されています。

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