Mengapakah panda menggunakan NaN dan bukannya Tiada untuk data yang hilang?

NaN lwn Tiada: Dilema dalam Perwakilan Data Hilang

Seseorang selalunya menghadapi keadaan di mana lajur CSV yang mengandungi gabungan nombor dan huruf termasuk sel kosong. Menetapkan Tiada kepada sel sedemikian mungkin kelihatan intuitif, mewakili nilai nolnya. Walau bagaimanapun, panda readcsv() sebaliknya memberikan nan, yang membawa kepada kekeliruan tentang perbezaan antara kedua-duanya.

Menyelidiki Nan

NaN, singkatan untuk "Not-a- Nombor," ialah nilai pemegang tempat yang digunakan secara konsisten merentas panda untuk mewakili data yang tiada. Pendekatan ini memastikan konsistensi, dengan NaN berfungsi secara berkesan sebagai penanda "hilang".

Sebab asas untuk menggunakan NaN over None terletak pada keupayaannya untuk disimpan dengan float64 dtype NumPy. Objek dtype, yang diperlukan untuk menyimpan None, adalah kurang cekap. Perbezaan ini jelas dalam operasi vektor, di mana NaN mendayakan pengiraan yang cekap, manakala Tiada memaksa jenis objek, menghalang kecekapan.

Menjelaskan Tugasan NaN

pandas readcsv() memberikan NaN untuk mengosongkan sel untuk mengekalkan konsistensi sepanjang set data. Ini amat penting apabila bekerja dengan perpustakaan analisis data yang bergantung pada NaN untuk mengenal pasti data yang hilang.

Mengesan Sel Kosong

Untuk menguji sel kosong, seseorang harus menggunakan fungsi isna dan notna yang disediakan oleh panda. Fungsi ini direka khusus untuk mengesan nilai NaN, memastikan ketepatan dan keserasian dengan ekosistem panda.

Kesimpulan

Penggunaan NaN dalam panda adalah hasil daripada kepelbagaiannya. dan kecekapan. Walaupun pilihan untuk memilih NaN berbanding Tiada mungkin tidak sejajar dengan penaakulan intuitif, ia memastikan konsistensi dan membolehkan operasi yang dioptimumkan. Memahami perbezaan antara NaN dan Tiada adalah penting untuk analisis data yang berkesan dengan panda.

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah panda menggunakan NaN dan bukannya Tiada untuk data yang hilang?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!