NaN 和 None 有什么区别？

Question

我正在使用 pandas readcsv()读取 csv 文件的两列，然后将值分配给字典。 列包含数字和字母字符串。 偶尔会出现单元格为空的情况。 在我看来，读取到该字典条目的值应该是None而是分配了nan 。 当然None更能描述空单元格，因为它有一个空值，而nan只是说读取的值不是数字。

我的理解是否正确， None和nan之间有什么区别？ 为什么nan被分配而不是None ？

此外，我的字典检查任何空单元格一直在使用numpy.isnan() ：

for k, v in my_dict.iteritems():
    if np.isnan(v):

但这给了我一个错误，说我不能对v使用这个检查。 我想这是因为要使用整数或浮点变量，而不是字符串。 如果这是真的，我如何检查v是否存在“空单元格”/ nan情况？

Answer 1

NaN被用作占位符的大熊猫一直缺失的数据，一致性好等特点。 我通常阅读/翻译 NaN 为"missing" 。 另请参阅文档中的“处理缺失数据”部分。

Wes 在文档“选择 NA 表示”中写道：

经过多年的生产使用，[NaN] 已经证明，至少在我看来，考虑到 NumPy 和 Python 的总体情况，这是最好的决定。 特殊值 NaN（Not-A-Number）在任何地方都用作 NA 值，并且有 API 函数isnull和notnull可用于跨 dtype 检测 NA 值。
...
因此，我选择了 Pythonic 的“实用性胜过纯度”的方法，并将整数 NA 的能力换成了一种更简单的方法，即在浮点数和对象数组中使用特殊值来表示 NA，并在必须引入 NA 时将整数数组提升为浮点数。

注意： 包含缺失数据的整数系列被向上转换为 floats的“问题” 。

在我看来，使用 NaN（超过 None）的主要原因是它可以与 numpy 的 float64 dtype 一起存储，而不是效率较低的对象 dtype，请参阅NA 类型促销。

#  without forcing dtype it changes None to NaN!
s_bad = pd.Series([1, None], dtype=object)
s_good = pd.Series([1, np.nan])

In [13]: s_bad.dtype
Out[13]: dtype('O')

In [14]: s_good.dtype
Out[14]: dtype('float64')

杰夫对此评论（如下）：

np.nan允许向量化操作； 它是一个浮点值，而None ，根据定义，强制对象类型，这基本上禁用了 numpy 中的所有效率。

所以快速重复 3 次：object==bad，float==good

也就是说，许多操作可能仍然适用于 None 与 NaN（但可能不受支持，即它们有时可能会给出令人惊讶的结果）：

In [15]: s_bad.sum()
Out[15]: 1

In [16]: s_good.sum()
Out[16]: 1.0

回答第二个问题：
您应该使用pd.isnull和pd.notnull来测试缺失数据 (NaN)。

Answer 2

NaN可以用作数学运算的数值，而None不能（或至少不应该）。

NaN是一个数值，如IEEE 754 浮点标准中所定义。 None是内部 Python 类型（ NoneType ），在这种情况下，它更像是“不存在”或“空”而不是“数字无效”。

其主要的“症状”是，如果您对包含 NaN 的数组（即使是单个数组）执行平均值或求和，结果会得到 NaN ......

另一方面，您不能使用None作为操作数执行数学运算。

因此，根据情况，您可以使用None作为一种方式来告诉您的算法不要在计算中考虑无效或不存在的值。 这意味着算法应该测试每个值以查看它是否为None 。

Numpy 有一些函数可以避免 NaN 值污染您的结果，例如nansum和nan_to_num 。

Answer 3

函数isnan()检查某些东西是否“不是数字”，并返回变量是否为数字，例如isnan(2)将返回 false

条件myVar is not None返回是否定义了变量

你的 numpy 数组使用isnan()因为它是一个数字数组，它将数组的所有元素初始化为NaN这些元素被认为是“空的”

Answer 4

以下是差异：

• nan属于float类
• None属于类NoneType

我发现以下文章非常有帮助： https : //medium.com/analytics-vidhya/dealing-with-missing-values-nan-and-none-in-python-6fc9b8fb4f31

Answer 5

NaN数字的NaN 。
None可能代表any 。