python中None和NaN比較

在pandas中， 如果其他的數據都是數值類型， pandas會把None自動替換成NaN, 甚至能將s[s.isnull()]= None,和s.replace(NaN, None)操作的效果無效化。 這時需要用where函數才能進行替換。 None能夠直接被導入數據庫作爲空值處理， 包含NaN的數據導入時會報錯。 numpy和pandas的很多函數能處理NaN，但是如果遇到None就會報錯。

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