探討NaN 和None 的顯著特徵
在資料分析領域，NaN（非數字）之間的差異沒有一個是最重要的。雖然兩者都表示缺失或未定義的值，但它們的細微差別值得澄清。
NaN，顧名思義，是為數字資料類型保留的。它用作無法表示為有效數字的值的佔位符。例如，在 pandas 資料框中，NaN 表示數字列中的缺失值。
與 NaN 不同，None 是一個 Python 關鍵字，表示值的缺失。它適用於數值和非數值資料類型。在 pandas 資料框中，None 通常用於表示非數字列中的缺失值，例如字串或分類資料。
在程式碼上下文中，pandas 一致使用 NaN 作為缺失值的佔位符，無論它們出現在字串還是數字中。這種方法增強了一致性並促進了資料處理。
雖然 NaN 可以有效地儲存在 NumPy 的 float64 資料類型中，但 None 屬於效率較低的物件資料類型。這種差異歸因於 NaN 允許向量化運算，而 None 需要使用物件類型，這會影響 NumPy 的效率。
為了檢查是否有缺失值，建議使用isna 和 notna 函數而不是 numpy.isnan()。這些函數專門設計用於處理缺失資料並提供可靠的結果，無論資料類型為何。
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