なぜパンダは欠損データに対して None ではなく NaN を使用するのでしょうか?

NaN vs None: 欠損データ表現のジレンマ

数値と文字が混在する CSV 列に空のセルが含まれる場合がよくあります。このようなセルに None を割り当てることは、null 値を表すため直感的に思えるかもしれません。ただし、pandas readcsv() は代わりに nan を割り当てるため、この 2 つの違いについて混乱が生じます。

Nan の詳細

NaN、「Not-a-」の略Number」は、欠落データを表すためにパンダ間で一貫して使用されるプレースホルダー値です。このアプローチにより、NaN が「欠落」マーカーとして効果的に機能するため、一貫性が確保されます。

None ではなく NaN を使用する基本的な理由は、NumPy の float64 dtype で保存できることにあります。 None を格納するために必要なオブジェクト dtype は効率が低くなります。この違いはベクトル化された演算で明らかであり、NaN は効率的な計算を可能にしますが、None はオブジェクト型を強制し、効率を妨げます。

NaN 割り当ての明確化

pandas readcsv() はデータセット全体の一貫性を維持するために、NaN を空のセルに変換します。これは、欠落データの識別に NaN に依存するデータ分析ライブラリを使用する場合に特に重要です。

空のセルの検出

空のセルをテストするには、 pandas によって提供される isna 関数と notna 関数。これらの関数は、NaN 値を検出するために特別に設計されており、精度と pandas エコシステムとの互換性を確保します。

結論

pandas での NaN の使用は、その多用途性の結果です。そして効率性。 None よりも NaN を優先するという選択は直感的な推論と一致しない可能性がありますが、これにより一貫性が確保され、最適化された操作が可能になります。 NaN と None の違いを理解することは、pandas を使用した効果的なデータ分析にとって非常に重要です。

以上がなぜパンダは欠損データに対して None ではなく NaN を使用するのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。