Pourquoi Pandas utilise-t-il NaN au lieu de None pour les valeurs manquantes ?

Comprendre la distinction entre NaN et None chez Pandas

Lorsque vous travaillez avec des pandas pour lire des données à partir d'un fichier CSV, il est essentiel de comprendre la différence entre NaN et None, car ils représentent les cellules vides différemment.

Différence entre NaN et Aucun

• NaN (Not-A-Number) : Utilisé dans pandas comme espace réservé pour les données manquantes. Il indique qu'une valeur ne peut pas être représentée sous forme de nombre.
• Aucun : Un mot-clé Python utilisé pour représenter une valeur vide ou l'absence de valeur. Ce n'est pas spécifique aux données numériques manquantes.

Dans les pandas, NaN est attribué aux cellules vides car il permet une représentation cohérente des données manquantes sur différents types de données, y compris les flottants et les objets. Cette cohérence simplifie les opérations impliquant des données manquantes.

Pourquoi NaN au lieu de None ?

La principale raison d'utiliser NaN plutôt que None chez les pandas est l'efficacité. NaN peut être stocké en tant que type de données float64, ce qui est plus efficace que le type de données objet requis pour None. Cet avantage en termes d'efficacité devient plus évident lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.

Vérification des cellules vides

Pour vérifier les cellules vides, utilisez les fonctions isna ou notna de pandas. Ces fonctions peuvent être utilisées avec n'importe quel type de données et renverront un masque booléen indiquant les valeurs manquantes.

Exemple de code :

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

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

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

La variable Missing_values ​​sera un booléen masque indiquant les valeurs manquantes dans le DataFrame.

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