Python基础——None、False、np.nan的区别

Python基础——None、False、np.nan的区别

Date:2021-05-18

1、None
None在python中是一种特殊的变量，代表空值（其他语言可能为null），不是bool值，也不是空字符串’ ‘、空列表[ ]、空Series、空Dataframe，而是一个特殊的值，值为None，类型为Nonetype。
2、False 和 True
（1）False和True是一个bool值 ，通常作为逻辑运算的判断结果(真或假)
（2）常数0的bool值为False，其他值为True，而且bool值在参与数值运算时，False代表0，True代表1；空字符串’’、空列表[ ]、空集合{}的布尔值为False，但对于字典，一旦设置键key，即使没有对应的值，其布尔值也为True
3、np.nan
np.nan作为numpy或pandas中的空值，nan与None的等值性比较如下：
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

（1）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。
（2）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，不要用==判断
（3）如果要将数据导入数据库，将NaN替换成None