Warum verwendet Pandas NaN statt None für fehlende Daten?

NaN vs. Keine: Ein Dilemma bei der Darstellung fehlender Daten

Es kommt häufig vor, dass CSV-Spalten, die eine Mischung aus Zahlen und Buchstaben enthalten, leere Zellen enthalten. Die Zuweisung von None zu solchen Zellen mag intuitiv erscheinen, da sie ihren Nullwert darstellt. Pandas readcsv() weist jedoch stattdessen Nan zu, was zu Verwirrung über den Unterschied zwischen den beiden führt.

Eintauchen in Nan

NaN, kurz für „Not-a-“ „Number“ ist ein Platzhalterwert, der in allen Pandas einheitlich verwendet wird, um fehlende Daten darzustellen. Dieser Ansatz gewährleistet Konsistenz, wobei NaN effektiv als „fehlender“ Marker dient.

Der Hauptgrund für die Verwendung von NaN anstelle von None liegt in seiner Fähigkeit, mit dem float64-D-Typ von NumPy gespeichert zu werden. Der Objekt-Dtype, der zum Speichern von None erforderlich ist, ist weniger effizient. Dieser Unterschied ist bei vektorisierten Operationen offensichtlich, bei denen NaN eine effiziente Berechnung ermöglicht, während „None“ den Objekttyp erzwingt und die Effizienz beeinträchtigt.

Klärung der NaN-Zuweisung

pandas readcsv() weist zu NaN zum Leeren von Zellen, um die Konsistenz im gesamten Datensatz aufrechtzuerhalten. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit Datenanalysebibliotheken arbeiten, die zur Identifizierung fehlender Daten auf NaN angewiesen sind.

Leere Zellen erkennen

Um auf leere Zellen zu testen, sollte man das verwenden Von Pandas bereitgestellte Isna- und Notna-Funktionen. Diese Funktionen sind speziell für die Erkennung von NaN-Werten konzipiert und gewährleisten Genauigkeit und Kompatibilität mit dem Pandas-Ökosystem.

Fazit

Die Verwendung von NaN bei Pandas ist ein Ergebnis seiner Vielseitigkeit und Effizienz. Obwohl die Entscheidung, NaN gegenüber None zu bevorzugen, möglicherweise nicht mit intuitiven Überlegungen übereinstimmt, gewährleistet sie Konsistenz und ermöglicht optimierte Abläufe. Das Verständnis der Unterschiede zwischen NaN und None ist für eine effektive Datenanalyse mit Pandas von entscheidender Bedeutung.

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