首先,None是Python的内置类型,而NaN是浮点数类型。其次,None可以用于任何数据类型,而NaN仅用于数值数据。此外,None在数学运算中会当作0处理,而NaN在数学运算中会导致结果为NaN。在使用pandas进行数据处理时,我们需要根据实际情况选择使用None还是NaN来标记缺失数据。对于缺失的标签数据,我们可以使用None;而对于缺失的数值...
和Series.map的情况类似,指定了None的替换值后,NaN会被替换掉;反之亦然。 对函数的支持 numpy有不少函数可以自动处理NaN。 np.nansum([1,2,NaN]) 3.0 但是None不能享受这些函数的便利,如果数据包含的None的话会报错 try:np.nansum([1,2,None])exceptExceptionase:print(type(e),e) unsupported operand ty...
None值的显示 若为None值,则可以进行比较,但NaN则不能进行比较: None值可进行比较 NaN则不相等 若该列数据类型为int,在加入NaN中,会强制该列转换为float类型,若有pd.NA,则会将该列数据类型转换为object:
用np.isnan() 首先可以使用 numpy,函数 np.isnan() 可以检查一个值是否为 NaN 值,但它不适用于 None 值。 import numpy as np ret = np.isnan(np.nan) print(ret) # True # ret = np.isnan(None) # TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types 用np.isnull() 另一方法, ...
1、首先看下NaN和None的类型 type(np.NaN) ---> float type(None) ---> NoneType 2、None和NaN需要区别对待,如果想选择全部的NaN和None,需要用==‘None’ 和isnull()双重选择,如下: aa.loc[((aa['mf_frontcode']=='None') | (aa['mf_frontcode'].isnull())),'mf_frontcode']= aa[((aa...
处理缺失值1.选择处理缺失值的方法 2.Pandas的缺失值1).None: Python对象类型的缺失值 2).NaN: 数值类型的缺失值 3).Pandas中NaN与None的...同化 累计操作的结果定义是合理的(即不会抛出异常),但是并非总是有效的NumPy也提供了一些特殊的累计函数,它们可以忽略缺失值的影响 3).Pandas中NaN与None的差异Pandas...
这跟float("nan")内部有些关系,看一看:
pandas to_csv将在NaN和None之间丢失信息 pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了丰富的数据结构和数据分析函数。其中的to_csv函数用于将数据保存为CSV文件格式。 在使用pandas的to_csv函数时,如果数据中存在NaN(Not a Number)或None值,可能会导致信息丢失。NaN通常表示缺失值,而None是Python中表示空值的...
在这种情况下,我们可以使用None作为替换值来将NaN更改为None。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含NaN的dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]}) # 将NaN更改为None df = df.fillna(None) print(df) 输出结果如下: ...
1 2 None 2 3 None 3 4 50 补充:Pandas Nan & None 处理 在处理数据的时候遇到这个问题。 数据库里的值 是null 然后读取数据库后得到的dataframe 里显示的事None. 想把这些None 装换成0.0 但是试过很多方法都不奏效。 使用过 df['PLANDAY'].replace('None',0) ...