NaN と None: Pandas の欠落データに対してそれぞれをいつ使用する必要がありますか?

NaN vs. None: データ表現の問題

パンダを使用したデータ分析のコンテキストでは、欠損データの処理が重要です。この点に関しては、NaN と None の区別を理解することが不可欠になります。

NaN: 欠落している数値データのプレースホルダー

NaN は「Not-a-Number」の略で、パンダで欠落している数値を表すために特別に設計されています。これを使用すると、整数や浮動小数点を含むすべてのデータ型にわたる一貫性が保証されます。これにより、ベクトル化された操作が可能になり、オブジェクト タイプの使用に伴う効率の損失が回避されます。

None: オブジェクト タイプの値

一方、None はオブジェクトのデータ型に属する特別な値。空のセルや欠損データを表すために使用できますが、NaN と同等の数値的性質はありません。これにより、数値データを含む操作で予期しない結果が生じる可能性があります。

None ではなく NaN が割り当てられるのはなぜですか?

パンダでは、通常、数値が欠落している場合は None よりも NaN が優先されます。価値観。これは、NaN:

• がデータ型間で一貫しており、欠損データの均一な処理が保証されるためです。
• データの数値的整合性を維持し、効率的なベクトル化操作が可能になります。
• 欠損数値を表すように特別に設計されており、データ分析が明確になります。

空のセルまたは NaN をチェックする

空のセルまたは NaN をチェックするにはNaN 値の場合は、pandas で提供される isna() 関数と notna() 関数を使用する必要があります。これらの関数は、文字列を含むすべてのデータ型で欠落データを検出するように最適化されています。

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

文字列に numpy.isnan() を使用すると、数値以外のデータ型を処理するように設計されていないため、エラーが発生します。 .

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