NaN 與 None：什麼時候應該使用 NaN 與 None 來處理 Pandas 中的缺失資料？

NaN 與 None：資料表示的問題

在使用 pandas 進行資料分析的背景下，處理缺失資料至關重要。在這方面，了解 NaN 和 None 之間的差異至關重要。

NaN：缺失數值資料的佔位符

NaN 代表“非數字”，並且是專門設計用於表示 pandas 中缺失的數值。它的使用確保了所有資料類型（包括整數和浮點數）的一致性。這允許向量化操作並避免與使用物件類型相關的效率損失。

None：來自物件類型的值

另一方面，None 是屬於物件資料型別的特殊值。雖然它可用於表示空白單元格或缺失數據，但它缺乏 NaN 的數值等價性。這可能會導致涉及數字資料的操作出現意外結果。

為什麼要分配 NaN 而不是 None？

在 pandas 中，對於缺少數字的情況，NaN 通常比 None 更受歡迎價值觀。這是因為 NaN：

• 在不同資料類型之間保持一致，確保統一處理遺失的資料。
• 允許高效的向量化操作，保持資料的數值完整性。
• 專門設計用於表示缺失的數值，從而使資料分析更加清晰。

檢查空白單元格或NaN

檢查空單元格或NaN 值，您應該使用pandas 中提供的isna() 和notna() 函數。這些函數經過最佳化，可偵測所有資料類型（包括字串）中的缺失資料。

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

對字串使用 numpy.isnan() 會導致錯誤，因為它並非設計用於處理非數字資料類型.

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