1
条回答
写回答
写回答
-
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。
2021-11-29 23:19:35赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
相关文章
相关电子书
更多
