Как в Python работают типы данных None и NaN при работе с массивами и фреймами данных?

None и NaN — разные типы данных, которые по-разному работают при работе с массивами и фреймами данных в Python. www.skytowner.com www.datasciencebyexample.com

None представляет отсутствующее значение, но его тип не числовой. www.skytowner.com www.datasciencebyexample.com Любой столбец (серия), который содержит None, не может быть числовым (например, типа int и float). www.skytowner.com None можно использовать только в массивах с типом данных «объект» (то есть в массивах объектов Python). jakevdp.github.io

NaN (от англ. not-a-number) — числовой тип. www.skytowner.com www.datasciencebyexample.com NaN может появляться в столбцах типа int и float. www.skytowner.com Любые арифметические операции с участием NaN приводят к другому NaN. www.skytowner.com

Некоторые примеры работы None и NaN:

• Арифметические операции с None. www.skytowner.com При выполнении арифметических операций с None возникает ошибка, потому что сложение между нечисловым типом (None) и числом не определено. www.skytowner.com
• Арифметические операции с NaN. www.skytowner.com При выполнении арифметических операций с NaN не возникает ошибки, вместо этого возвращается NaN. www.skytowner.com
• Сравнение на равенство. www.skytowner.com При сравнении на равенство None возвращает True, а NaN — False. www.skytowner.com

В Pandas None и NaN можно использовать почти взаимозаменяемо, при необходимости преобразуя один в другой. jakevdp.github.io