NaN 대 None: Pandas에서 누락된 데이터에 대해 각각을 언제 사용해야 합니까?

NaN 대 None: 데이터 표현에 대한 질문

Pandas를 사용한 데이터 분석에서는 누락된 데이터를 처리하는 것이 중요합니다. 이 점에서 NaN과 None의 차이점을 이해하는 것이 필수적입니다.

NaN: 누락된 숫자 데이터에 대한 자리 표시자

NaN은 "Not-a-Number"를 의미하며 다음과 같습니다. 팬더에서 누락된 숫자 값을 나타내도록 특별히 설계되었습니다. 이를 사용하면 정수 및 부동 소수점을 포함한 모든 데이터 유형에 걸쳐 일관성이 보장됩니다. 이를 통해 벡터화된 작업이 가능하고 객체 유형 사용과 관련된 효율성 손실을 방지할 수 있습니다.

없음: 객체 유형의 값

반면에 None은 객체 데이터 유형에 속하는 특수 값입니다. 빈 셀이나 누락된 데이터를 나타내는 데 사용할 수 있지만 NaN과 수치적으로 동등하지는 않습니다. 이로 인해 숫자 데이터와 관련된 작업에서 예상치 못한 결과가 발생할 수 있습니다.

None 대신 NaN이 할당되는 이유는 무엇입니까?

Pandas에서는 일반적으로 숫자 누락으로 인해 None보다 NaN이 선호됩니다. 가치. 이는 NaN:

• 데이터 유형 전반에 걸쳐 일관성이 있어 누락된 데이터를 균일하게 처리할 수 있기 때문입니다.
• 효율적인 벡터화 작업을 허용하고 데이터의 수치 무결성을 유지합니다.
• 누락된 숫자 값을 나타내도록 특별히 설계되어 데이터 분석의 명확성을 제공합니다.

빈 셀 또는 NaN 확인

빈 셀 또는 NaN 값을 사용하려면 pandas에서 제공되는 isna() 및 notna() 함수를 사용해야 합니다. 이러한 함수는 문자열을 포함한 모든 데이터 유형에서 누락된 데이터를 검색하도록 최적화되어 있습니다.

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

문자열에 numpy.isnan()을 사용하면 숫자가 아닌 데이터 유형을 처리하도록 설계되지 않았기 때문에 오류가 발생합니다. .

위 내용은 NaN 대 None: Pandas에서 누락된 데이터에 대해 각각을 언제 사용해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!