NaN vs None: Bilakah Anda Harus Menggunakan Yang mana dalam Panda untuk Data Hilang?

NaN lwn None: Peperiksaan Lebih Dekat

Apabila menggunakan data yang hilang dalam Pandas, penting untuk memahami perbezaan antara NaN dan None. Walaupun kedua-duanya mewakili nilai yang hilang, ia mempunyai perbezaan halus yang boleh memberi kesan kepada analisis data.

NaN (Bukan-A-Nombor) ialah nilai titik terapung khas yang digunakan secara konsisten dalam Panda untuk mewakili data yang hilang. Ia membenarkan operasi bervektor dan disimpan dengan cekap menggunakan float64 dtype NumPy. Sebaliknya, None ialah pembolehubah Python yang mewakili rujukan objek kosong.

Keputusan untuk menggunakan NaN daripada None dalam Pandas dipandu oleh beberapa faktor:

• Ketekalan: NaN digunakan secara konsisten merentas semua jenis d, termasuk jenis angka dan objek. Kesederhanaan ini memudahkan manipulasi data dan mengurangkan kemungkinan ralat.
• Kecekapan: NaN boleh disimpan dalam float64 dtype yang lebih cekap, manakala None memaksa objek dtype, yang mengehadkan operasi berangka.
• Vektorisasi: NaN membenarkan untuk dioptimumkan vektor operasi, manakala Tiada yang melumpuhkan kecekapan ini.

Menyemak Data Hilang

Cara yang sesuai untuk menyemak data yang hilang dalam Pandas ialah menggunakan fungsi isna dan notna . Fungsi ini direka khusus untuk mengesan nilai NaN dan Tiada, masing-masing. Fungsi numpy.isnan() tidak sesuai untuk menyemak pembolehubah rentetan, kerana ia bertujuan untuk data berangka.

Untuk menggambarkan, pertimbangkan kod berikut:

<code class="python">for k, v in my_dict.iteritems():
    if pd.isna(v):
        # Do something</code>

Kod ini menggunakan isna berfungsi untuk menyemak data yang hilang dalam nilai kamus. Ia adalah pendekatan pilihan dan disyorkan untuk kedua-dua data berangka dan rentetan.

Ringkasnya, NaN dan None digunakan untuk mewakili data yang hilang dalam Pandas dan Python, masing-masing. NaN lebih disukai dalam Pandas kerana konsistensi, kecekapan dan sokongannya untuk operasi bervektor. Untuk pengesanan data yang hilang yang boleh dipercayai dan tepat dalam Pandas, anda dinasihatkan untuk sentiasa menggunakan fungsi isna dan notna.

Atas ialah kandungan terperinci NaN vs None: Bilakah Anda Harus Menggunakan Yang mana dalam Panda untuk Data Hilang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!