Pandas가 누락된 값에 None 대신 NaN을 사용하는 이유는 무엇입니까?

Pandas에서 NaN과 None의 차이점 이해

Pandas를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽을 때 NaN과 None의 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 빈 셀을 다르게 나타내기 때문입니다.

NaN과 None의 차이점

• NaN(Not-A-Number): 누락된 데이터에 대한 자리 표시자로 pandas. 값을 숫자로 표현할 수 없음을 나타냅니다.
• 없음: 빈 값이나 값이 없음을 나타내는 데 사용되는 Python 키워드입니다. 이는 누락된 숫자 데이터에만 국한되지 않습니다.

Pandas에서 NaN은 부동 소수점 및 객체를 포함한 다양한 데이터 유형에 걸쳐 누락된 데이터를 일관되게 표현할 수 있기 때문에 빈 셀에 할당됩니다. 이러한 일관성은 누락된 데이터와 관련된 작업을 단순화합니다.

왜 None 대신 NaN을 사용하나요?

Pandas에서 None보다 NaN을 사용하는 주된 이유는 효율성입니다. NaN은 None에 필요한 객체 데이터 유형보다 더 효율적인 float64 데이터 유형으로 저장될 수 있습니다. 이러한 효율성 이점은 대규모 데이터 세트로 작업할 때 더욱 분명해집니다.

빈 셀 확인

빈 셀을 확인하려면 pandas의 isna 또는 notna 기능을 사용하세요. 이러한 함수는 모든 데이터 유형과 함께 사용할 수 있으며 누락된 값을 나타내는 부울 마스크를 반환합니다.

샘플 코드:

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

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

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

missing_values ​​변수는 부울입니다. DataFrame의 누락된 값을 나타내는 마스크.

위 내용은 Pandas가 누락된 값에 None 대신 NaN을 사용하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!