데이터 분석에서 NaN과 None의 차이점은 무엇입니까?

NaN과 None의 특징 탐구

데이터 분석 영역에서 NaN(Not-a-Number)의 구별 없음이 가장 중요합니다. 둘 다 누락된 값 또는 정의되지 않은 값을 나타내지만 미묘한 차이가 있어 명확하게 설명할 수 있습니다.

NaN은 이름에서 알 수 있듯이 숫자 데이터 유형용으로 예약되어 있습니다. 유효한 숫자로 표시할 수 없는 값에 대한 자리 표시자 역할을 합니다. 예를 들어, Pandas 데이터 프레임에서 NaN은 숫자 열의 누락된 값을 나타냅니다.

NaN과 달리 None은 값이 없음을 나타내는 Python 키워드입니다. 이는 숫자 및 비숫자 데이터 유형 모두에 적용됩니다. Pandas 데이터 프레임에서 None은 일반적으로 문자열이나 범주형 데이터와 같은 숫자가 아닌 열의 누락된 값을 나타내는 데 사용됩니다.

코드 컨텍스트에서 Pandas는 NaN을 누락된 값에 대한 자리 표시자로 일관되게 사용합니다. , 문자열이나 숫자에 발생하는지 여부에 관계없이. 이 접근 방식은 일관성을 강화하고 데이터 처리를 용이하게 합니다.

NaN은 NumPy의 float64 dtype에 효율적으로 저장되지만 None은 덜 효율적인 객체 dtype에 속합니다. 이러한 불일치는 NaN이 벡터화된 작업을 허용하는 반면 None은 객체 유형을 사용해야 하기 때문에 NumPy의 효율성이 떨어지기 때문입니다.

누락된 값이 있는지 확인하려면 다음을 활용하는 것이 좋습니다. numpy.isnan() 대신 isna 및 notna 함수. 이러한 기능은 누락된 데이터를 처리하고 데이터 유형에 관계없이 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 특별히 설계되었습니다.

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