Apakah Perbezaan Antara NaN dan Tiada dalam Analisis Data?

Meneroka Ciri Tersendiri NaN dan Tiada

Dalam bidang analisis data, perbezaan antara NaN (Bukan-Nombor) dan Tiada yang paling utama. Walaupun kedua-duanya menunjukkan nilai yang hilang atau tidak ditentukan, perbezaan halusnya memerlukan penjelasan.

NaN, seperti namanya, dikhaskan untuk jenis data berangka. Ia berfungsi sebagai pemegang tempat untuk nilai yang tidak boleh diwakili sebagai nombor yang sah. Contohnya, dalam bingkai data panda, NaN mewakili nilai yang tiada dalam lajur berangka.

Tidak seperti NaN, None ialah kata kunci Python yang menandakan ketiadaan nilai. Ia digunakan untuk kedua-dua jenis data berangka dan bukan berangka. Dalam bingkai data panda, None biasanya digunakan untuk mewakili nilai yang tiada dalam lajur bukan berangka seperti rentetan atau data kategori.

Dalam konteks kod anda, panda konsisten dalam menggunakan NaN sebagai pemegang tempat untuk nilai yang tiada , tidak kira sama ada ia berlaku dalam rentetan atau nombor. Pendekatan ini meningkatkan ketekalan dan memudahkan pengendalian data.

Walaupun NaN disimpan dengan cekap dalam float64 dtype NumPy, Tiada satu pun berada di bawah dtype objek yang kurang cekap. Percanggahan ini dikaitkan dengan fakta bahawa NaN membenarkan operasi bervektor, manakala Tiada yang memerlukan penggunaan jenis objek, yang menjejaskan kecekapan dalam NumPy.

Untuk menyemak kehadiran nilai yang hilang, adalah disyorkan untuk menggunakan isna dan notna berfungsi dan bukannya numpy.isnan(). Fungsi ini direka khusus untuk mengendalikan data yang hilang dan memberikan hasil yang boleh dipercayai tanpa mengira jenis data.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah Perbezaan Antara NaN dan Tiada dalam Analisis Data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!