Разница между None и NaN при работе с большими данными в Pandas заключается в следующем:

• None показывает отсутствие значения или состояния у объекта, но его тип не является числовым. 12 Это означает, что любой столбец (серия), который содержит None, не может быть числового типа (например, int и float). 2
• NaN (не число) — это числовой тип. 23 Это значит, что NaN может появляться в столбцах типа int и float. 2

При работе с большими данными обработка None, поскольку это объект нечислового типа, может замедлять работу кода. 1 В то время как NaN позволяет выполнять векторизованные операции, так как является значением float. 5

Кроме того, если None и NaN встречаются в одном массиве, Pandas преобразует None в NaN. 4