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簡述numpy.nan和None的區別

丟失的資料型別主要有None 和 np.nan

np.nan是一個float型別的資料 None是一個NoneType型別

1、在ndarray中顯示時 np.nan會顯示nan,如果進行計算 結果會顯示為NAN

                               None顯示為None   並且物件為object型別,如果進行計算 結果會報錯

                               所以ndarray中無法對有缺失值的資料進行計算

 

2、 在Serise中顯示的時候都會顯示為NAN,均可以視作np.nan

                               進行計算時可以通過np.sum()得到結果,此時NAN預設為0.0

                                s1 + 10 對於空值得到的結果為NAN,

                               如果使用加法 可以通過s1.add(引數,fill_value = 0)指定空值的預設值為0