해당 개념들 정의를 위해 찾을때 가장 많이 돌아다니는 짤 ㅋㅋ..
None
- 아무것도 없는 데이터(Null을 의미)
- python에서 Null, undefined를 None으로 통칭해서 사용하는 것 같음
undefined
- 변수 선언만 되어있고 값이 할당되어 있지 않은 상태, type이 undefined임
- python에서 undefined를 처리하는 방법은 except NameError를 사용하는 방법임
Null
- 값이 있긴한데 의도적으로 비어있는 값, type이 object임
NaN(Not a Number)
- 표현되지 않는 부동소수점 값, python에서는 float타입을 의미함
- 잘못된 수식으로 인해 발생한 값
- == 으로는 비교되지 않고 is를 사용해야함
test = NaN
print(test, type(test))
if test == NaN:
print("test == NaN")
elif test is NaN:
print("test is NaN")
else:
print("test is not NaN")
💻 출력
nan <class 'float'>
test is NaNNA: Not Available
- R에서 잘못된 값을 의미함
test = NA
print(test, type(test))
if test == NA: # TypeError: boolean value of NA is ambiguous
print("test == NA")
elif test is NA:
print("test is NA")
else:
print("test is not NA")💻 출력
<NA> <class 'pandas._libs.missing.NAType'>
# test == NA가 없다면 test is NA에 걸림참고
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