為什麼 Pandas 使用 NaN 而不是 None 來表示缺失值？

了解Pandas 中NaN 和None 的區別

使用pandas 從CSV 檔案讀取資料時，了解NaN 和None 之間的差異至關重要，因為它們以不同的方式表示空白單元格。

NaN 與None 之間的差異

• NaN（非數字）： 用於pandas 作為缺失資料的佔位符。它表示值不能表示為數字。
• 無： 用來表示空值或不存在值的 Python 關鍵字。它並不特定於缺失的數值資料。

在 pandas 中，NaN 被分配給空單元格，因為它允許跨各種資料類型（包括浮點數和物件）一致地表示缺失資料。這種一致性簡化了涉及缺失資料的操作。

為什麼要用 NaN 而不是 None？

在 pandas 中使用 NaN 而不是 None 的主要原因是效率。 NaN 可以儲存為 float64 資料類型，這比 None 所需的物件資料類型更有效率。在處理大型資料集時，這種效率優勢變得更加明顯。

檢查空白單元格

要檢查空白單元格，請使用 pandas 的 isna 或 notna 函數。這些函數可用於任何資料類型，並將傳回指示缺失值的布林遮罩。

範例程式碼：

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

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

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

missing_values 變數將是一個布林值指示 DataFrame 中缺失值的遮罩。

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