【Python3】简述numpy.nan和None的区别

None vs NaN要点总结

在pandas中， 如果其他的数据都是数值类型， pandas会把None自动替换成NaN, 甚至能将s[s.isnull()]= None,和s.replace(NaN, None)操作的效果无效化。 这时需要用where函数才能进行替换。

None能够直接被导入数据库作为空值处理， 包含NaN的数据导入时会报错。

numpy和pandas的很多函数能处理NaN，但是如果遇到None就会报错。

None和NaN都不能被pandas的groupby函数处理，包含None或者NaN的组都会被忽略。

等值性比较的总结:（True表示被判定为相等）

类型	None对None	NaN对NaN	None对NaN
单值	True	False	False
tuple(整体)	True	True	False
np.array(逐个)	True	False	False
Series(逐个)	False	False	False
assert_equals	True	True	False
Series.equals	True	True	True
merge	True	True	True

在Dataframe和Series中可以用isna或者notna判断是否是NAN

由于等值性比较方面，None和NaN在各场景下表现不太一致，相对来说None表现的更稳定。

为了不给自己惹不必要的麻烦和额外的记忆负担。 实践中，建议遵循以下三个原则即可

在用pandas和numpy处理数据阶段将None,NaN统一处理成NaN,以便支持更多的函数。
如果要判断Series,numpy.array整体的等值性，用专门的Series.equals,numpy.array函数去处理，不要自己用==判断 *　如果要将数据导入数据库，将NaN替换成None