为什么 Pandas 使用 NaN 而不是 None 来表示缺失值？

了解 Pandas 中 NaN 和 None 的区别

使用 pandas 从 CSV 文件读取数据时，了解 NaN 和 None 之间的区别至关重要，因为它们以不同的方式表示空单元格。

NaN 和 None 之间的差异

• NaN（非数字）： 用于pandas 作为缺失数据的占位符。它表示值不能表示为数字。
• 无： 用于表示空值或不存在值的 Python 关键字。它并不特定于缺失的数值数据。

在 pandas 中，NaN 被分配给空单元格，因为它允许跨各种数据类型（包括浮点数和对象）一致地表示缺失数据。这种一致性简化了涉及缺失数据的操作。

为什么使用 NaN 而不是 None？

在 pandas 中使用 NaN 而不是 None 的主要原因是效率。 NaN 可以存储为 float64 数据类型，这比 None 所需的对象数据类型更高效。在处理大型数据集时，这种效率优势变得更加明显。

检查空单元格

要检查空单元格，请使用 pandas 的 isna 或 notna 函数。这些函数可用于任何数据类型，并将返回指示缺失值的布尔掩码。

示例代码：

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# Check for missing values
missing_values = df.isna()</code>

missing_values 变量将是一个布尔值指示 DataFrame 中缺失值的掩码。

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