NaN 與 None：什麼時候應該在 Pandas 中使用 Which 來處理遺失的資料？

NaN 與 None：仔細檢查

在 Pandas 中處理缺失資料時，了解 NaN 和 None 之間的差異非常重要。雖然它們都表示缺失值，但它們之間存在細微差別，可能會影響資料分析。

NaN（非數字）是 Pandas 中一致使用的特殊浮點值來表示缺失資料。它允許向量化操作，並使用 NumPy 的 float64 資料類型進行有效儲存。相較之下，None 是一個代表空物件引用的 Python 變數。

在Pandas 中使用NaN 而不是None 的決定是由以下幾個因素決定的：

• 一致性： NaN 在所有資料類型中一致使用，包括數字和物件類型。這種簡單性有利於資料操作並減少出錯的可能性。
• 效率： NaN 可以儲存在更有效率的 float64 資料類型中，而 None 強制使用物件資料類型，這限制了數值運算。
• 向量化： NaN 允許最佳化向量化操作，而 None 則停用這些效率。

檢查遺失資料

檢查 Pandas 中遺失資料的適當方法是使用 isna 和 notna 函數。這些函數專門設計用於分別檢測 NaN 和 None 值。 numpy.isnan() 函數不適合檢查字串變量，因為它適用於數值資料。

為了說明這一點，請考慮以下程式碼：

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

此程式碼使用isna 函數用於檢查字典值中是否有缺失資料。對於數字和字串數據，它都是首選和推薦的方法。

總之，NaN 和 None 分別用來表示 Pandas 和 Python 中的缺失資料。 NaN 在 Pandas 中是首選，因為它的一致性、效率和對向量化運算的支持。為了可靠、準確地檢測 Pandas 中的缺失數據，始終建議使用 isna 和 notna 函數。

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