【Pandas】Python中None、null和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。

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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

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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)

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False
• None 有自己的数据类型NoneType，不能创建其他NoneType对象（它只有一个值None）
• None 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 
False
>>> None == '' 
False
>>> None == 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NaN

import pandas as pd
df = pd.read_excel('/Users/mac/Desktop/test.xlsx',header=None)
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
nan
>>> result = num + 2  # nan+2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。

 

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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