NaN 与 None：什么时候应该在 Pandas 中使用 Which 来处理丢失的数据？

NaN 与 None：仔细检查

在 Pandas 中处理缺失数据时，了解 NaN 和 None 之间的区别非常重要。虽然它们都表示缺失值，但它们之间存在细微差别，可能会影响数据分析。

NaN（非数字）是 Pandas 中一致使用的特殊浮点值来表示缺失数据。它允许矢量化操作，并使用 NumPy 的 float64 数据类型进行有效存储。相比之下，None 是一个代表空对象引用的 Python 变量。

在 Pandas 中使用 NaN 而不是 None 的决定是由以下几个因素决定的：

• 一致性： NaN 在所有数据类型中一致使用，包括数字和对象类型。这种简单性有利于数据操作并减少出错的可能性。
• 效率： NaN 可以存储在更高效的 float64 数据类型中，而 None 强制使用对象数据类型，这限制了数值运算。
• 向量化： NaN 允许优化向量化操作，而 None 则禁用这些效率。

检查丢失数据

检查 Pandas 中丢失数据的适当方法是使用 isna 和 notna 函数。这些函数专门设计用于分别检测 NaN 和 None 值。 numpy.isnan() 函数不适合检查字符串变量，因为它适用于数值数据。

为了说明这一点，请考虑以下代码：

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

此代码使用isna 函数用于检查字典值中是否有缺失数据。对于数字和字符串数据，它都是首选和推荐的方法。

总之，NaN 和 None 分别用于表示 Pandas 和 Python 中的缺失数据。 NaN 在 Pandas 中是首选，因为它的一致性、效率和对向量化运算的支持。为了可靠、准确地检测 Pandas 中的缺失数据，始终建议使用 isna 和 notna 函数。

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