探索 NaN 和 None 的显着特征
在数据分析领域，NaN（非数字）之间的区别没有一个是最重要的。虽然两者都表示缺失或未定义的值，但它们的细微差别值得澄清。
NaN，顾名思义，是为数字数据类型保留的。它用作无法表示为有效数字的值的占位符。例如，在 pandas 数据框中，NaN 表示数字列中的缺失值。
与 NaN 不同，None 是一个 Python 关键字，表示值的缺失。它适用于数值和非数值数据类型。在 pandas 数据框中，None 通常用于表示非数字列中的缺失值，例如字符串或分类数据。
在代码上下文中，pandas 一致使用 NaN 作为缺失值的占位符，无论它们出现在字符串还是数字中。这种方法增强了一致性并促进了数据处理。
虽然 NaN 可以有效地存储在 NumPy 的 float64 数据类型中，但 None 属于效率较低的对象数据类型。这种差异归因于 NaN 允许向量化运算，而 None 需要使用对象类型，这会影响 NumPy 的效率。
为了检查是否存在缺失值，建议使用isna 和 notna 函数而不是 numpy.isnan()。这些函数专门设计用于处理缺失数据并提供可靠的结果，无论数据类型如何。
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