NaN和None之间有什么区别？

Question

NaN和None之间有什么区别？我正在使用pandas读取csv文件的两列，readcsv()然后将值分配给字典。列包含数字和字母的字符串。偶尔会出现一个单元格为空的情况。在我看来，读取该字典条目的值应该是None，而是nan分配。当然，None它更具描述性，因为它具有空值，而nan只是说读取的值不是数字。我的理解是否正确，None和之间的区别是nan什么？为什么nan分配而不是None？此外，我的字典检查任何空单元格一直在使用numpy.isnan()：for k, v in my_dict.iteritems():     if np.isnan(v):但是这给了我一个错误，说我不能使用这个检查v。我想这是因为要使用整数或浮点变量，而不是字符串。如果是这样，我该如何检查v“空单元格”/ nan案例？

Answer 1

NaN可以用作数学运算的数值，而None不能（或至少不应该）。

NaN是一个数值，如IEEE 754浮点标准中所定义。 None是一个内部Python tipe（NoneType），在这种情况下更像是“不存在”或“空”而不是“数字无效”。

其中的主要“症状”是，如果你对包含NaN的数组执行平均值或求和，即使是单个数组，也会得到NaN作为结果......

另一方面，您不能使用None操作数执行数学运算。

因此，根据具体情况，您可以使用None一种方法告诉您的算法不要在计算时考虑无效或不存在的值。这意味着算法应该测试每个值以查看它是否是None。

NumPy的有一些功能，以避免NaN值污染的结果，如nansum和nan_to_num例如。