NaN 与 None：数据表示的问题
在使用 pandas 进行数据分析的背景下，处理缺失数据至关重要。在这方面，了解 NaN 和 None 之间的区别至关重要。
NaN：缺失数值数据的占位符
NaN 代表“非数字”，并且是专门设计用于表示 pandas 中缺失的数值。它的使用确保了所有数据类型（包括整数和浮点数）的一致性。这允许矢量化操作并避免与使用对象类型相关的效率损失。
None：来自对象类型的值
另一方面，None 是属于对象数据类型的特殊值。虽然它可用于表示空单元格或缺失数据，但它缺乏 NaN 的数值等价性。这可能会导致涉及数字数据的操作出现意外结果。
为什么分配 NaN 而不是 None？
在 pandas 中，对于缺少数字的情况，NaN 通常比 None 更受欢迎价值观。这是因为 NaN：
检查空单元格或 NaN
检查空单元格或NaN 值，您应该使用 pandas 中提供的 isna() 和 notna() 函数。这些函数经过优化，可检测所有数据类型（包括字符串）中的缺失数据。
<code class="python">for k, v in my_dict.iteritems():
if pd.isna(v):</code>对字符串使用 numpy.isnan() 会导致错误，因为它并非设计用于处理非数字数据类型.
以上是NaN 与 None：什么时候应该使用 NaN 与 None 来处理 Pandas 中的缺失数据？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
