Mengapa Panda Menggunakan NaN Daripada Tiada untuk Nilai yang Hilang?

Memahami Perbezaan Antara NaN dan Tiada dalam Panda

Apabila bekerja dengan panda untuk membaca data daripada fail CSV, adalah penting untuk memahami perbezaan antara NaN dan Tiada, kerana ia mewakili sel kosong secara berbeza.

Perbezaan Antara NaN dan Tiada

• NaN (Bukan-A-Nombor): Digunakan dalam panda sebagai pemegang tempat untuk kehilangan data. Ia menunjukkan bahawa nilai tidak boleh diwakili sebagai nombor.
• Tiada: Kata kunci Python yang digunakan untuk mewakili nilai kosong atau ketiadaan nilai. Ia tidak khusus untuk kehilangan data berangka.

Dalam panda, NaN diperuntukkan kepada sel kosong kerana ia membenarkan perwakilan konsisten data yang hilang merentas pelbagai jenis data, termasuk terapung dan objek. Konsistensi ini memudahkan operasi yang melibatkan data yang hilang.

Mengapa NaN Daripada Tiada?

Sebab utama untuk menggunakan NaN over None dalam panda ialah kecekapan. NaN boleh disimpan sebagai jenis data float64, yang lebih cekap daripada jenis data objek yang diperlukan untuk Tiada. Kelebihan kecekapan ini menjadi lebih jelas apabila bekerja dengan set data yang besar.

Menyemak Sel Kosong

Untuk menyemak sel kosong, gunakan fungsi isna atau notna daripada panda. Fungsi ini boleh digunakan dengan mana-mana jenis data dan akan mengembalikan topeng boolean yang menunjukkan nilai yang tiada.

Kod Contoh:

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

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

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

Pembolehubah missing_values ​​akan menjadi boolean topeng yang menunjukkan nilai yang tiada dalam DataFrame.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa Panda Menggunakan NaN Daripada Tiada untuk Nilai yang Hilang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!