NaN 与 None：什么时候应该使用 NaN 与 None 来处理 Pandas 中的缺失数据？

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：

• 在不同数据类型之间保持一致，确保统一处理丢失的数据。
• 允许高效的向量化操作，保持数据的数值完整性。
• 专门设计用于表示缺失的数值，从而使数据分析更加清晰。

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.

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