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空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。
一般空值使用None表示#xff0c;缺失值使用NaN表示。
注意#xff1a; python中没有null#xff0c;但是有和其意义相近的None。 目录
1、None
2. NaN
…经常混淆。
空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。
一般空值使用None表示缺失值使用NaN表示。
注意 python中没有null但是有和其意义相近的None。 目录
1、None
2. NaN
3. Pandas特别说明
判断缺失值方法
个人理解的等式 1、None
None表示空值它是一个特殊 Python 对象, None的类型是NoneType。None 是 NoneType 数据类型的唯一值我们不能再创建其它 NoneType 类型的变量但是可以将 None 赋值给任何变量。 type(None)
class NoneType该对象在Python解释器启动时自动创建解释器停止时销毁。 特点
None 不支持任何运算None 和任何其他的数据类型比较永远返回FalseNone 有自己的数据类型NoneType不能创建其他NoneType对象它只有一个值NoneNone 与0、空列表、空字符串不一样可以将None赋值给任何变量也可以给None值变量赋值None是没有像len,size等属性的要判断一个变量是否为None直接使用None 0
FalseNone
FalseNone False
False
作为没有return关键函数的返回值
对于所有没有 return 语句的函数定义Python 都会在末尾加上 return None使用不带值的 return 语句也就是只有 return 关键字本身那么就返回 None。
def func()没有写返回值那么返回值就是None def function():print(hanshu)result function() print(result)
hanshu
None
2. NaN
当使用Numpy或者Pandas处理数据的时候经常会遇到条目中没有没有数据然后当我们在去打印的时候就会出现NaN。 NaN是没有办法和任何数据进行比较。它和任何值都不相等包括他自己。它的类型是float但是和任何值做计算的结果都是NaNimport pandas as pd
df pd.read_excel(/Users/mac/Desktop/test.xlsx,headerNone)
df 0 1 2
0 1 2.0 3
1 4 NaN 6
2 7 8.0 9
原数据为下图 num df.loc[1,1] num
nanresult num 2 # nan2是nan哦result nan
nan和np.nan的关系是一样的。
3. Pandas特别说明
在pandas中的空值是直接一对双引号空字符串 中间多了一个空格缺失值在DataFrame指的是NaN或者NaT在Series中指的是none或者nan当我们需要人为指定一个缺失值的时候默认用None和np.nan来表示其次我们看看Pandas中None和NaN的关联np.nan就是NaN数据类型float64
在我们创建的时候默认二者是相同的如果我们指定赋值为None在Series中依然会变成none并且是以float64的数据类型显示。下面截图有问题None不允许赋值。 有问题 判断缺失值方法 Pandas中提供了一些用于检查或处理空值和缺失值的函数或方法 使用isnull()和notnull()函数可以判断数据集中是否存在空值和缺失值对于缺失数据可以使用dropna()和fillna()方法对缺失值进行删除和填充如果是None则不生效。个人理解的等式 NULL(数据库)None(python列表)NaN(pandas)空字符(数据库)空字符(python列表)空字符(pandas)从csv中获取数据时空值(csv)NULL(数据库)NaN(pandas)转为csv数据时数据库中的NULL\空字符和pandas中的NaN\空字符都变成csv中的空值。参考
None、null和NaN - 简书
图解pandas缺失值处理_pandas none赋值_尤尔小屋的猫的博客-CSDN博客
