为什么 pandas 对于缺失数据使用 NaN 而不是 None ？

NaN 与 None：缺失数据表示的困境

人们经常遇到包含数字和字母混合的 CSV 列包含空单元格的情况。将 None 分配给这些单元格似乎很直观，代表它们的空值。然而，pandas readcsv() 而是分配了 nan，导致人们对两者之间的差异感到困惑。

深入研究 Nan

NaN，“Not-a-”的缩写Number”是一个占位符值，在 pandas 中一致使用来表示缺失的数据。这种方法确保了一致性，NaN 有效地充当了“缺失”标记。

使用 NaN 而不是 None 的根本原因在于它能够使用 NumPy 的 float64 数据类型进行存储。存储 None 所必需的对象数据类型效率较低。这种区别在矢量化运算中很明显，其中 NaN 可以实现高效计算，而 None 会强制使用对象类型，从而降低效率。

澄清 NaN 赋值

pandas readcsv() 赋值NaN 为空单元格，以保持整个数据集的一致性。当使用依赖 NaN 来识别丢失数据的数据分析库时，这一点尤其重要。

检测空单元格

要测试空单元格，应该使用pandas 提供的 isna 和 notna 函数。这些函数专门用于检测 NaN 值，确保准确性以及与 pandas 生态系统的兼容性。

结论

在 pandas 中使用 NaN 是其多功能性的结果和效率。尽管选择 NaN 而不是 None 可能不符合直觉推理，但它确保了一致性并允许优化操作。理解 NaN 和 None 之间的区别对于使用 pandas 进行有效的数据分析至关重要。

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