Pandas 模块-操纵数据(9)-分清楚 None 和 NaN 值，处理好 NaN 值_np.nan
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9.2 判断是否是 NaN还是 None，.isnull()、.notnull()、.isna()、
9.2.1 .isnull() 和 .notnull() 使用方法，不区分 NaN 和 None值
9.2.2 .isna() 和 .notna() 使用方法，也不区分 NaN 和 None 值
9.2.4 Pandas 模块为什么很多函数不区分 np.NaN 和 None 值？
9.5 统计数据量大时统计 NaN 的个数 .isnul().sum().sum()
9.6 统计数据量大时统计非 NaN 的个数 .count().sum()
9. 分清楚 None 和 NaN 值，处理好 NaN
9.1 分清楚 None 和 NaN 值
9.1.1 Python 中特殊的常量 None
None 和 False 不同，它不表示 0，也不表示空字符串，而表示没有值，也就是空值。
可以看到，它就是 None 类型，也是 None 对象。
可以用 is，not is，或者 == 去判断某个值是不是 None。
9.1.2 numpy 模块引入的特殊常量 NaN
首先，numpy 模块中有三个常量 np.NAN 、np.nan 、np.NaN，这三个常量其实是一个东西。后面我们就只说 np.NaN 即可。
np.NaN 可以解释为 not a number，不是一个数字，但是它的类型却是一个 float 类型！
所以可以看出，None 和 np.NaN 类型就不一样！但是在 Pandas 模块中，有些地方他们都被视作表示空值，处理起来的结果也是一样的。
9.2 判断是否是 NaN还是 None，.isnull()、.notnull()、.isna()、
.notna() 都无效
9.2.1 .isnull() 和 .notnull() 使用方法，不区分 NaN 和 None值
.isnull() 和 .notnull() 是一对判断对象是不是丢失数据的函数，但是可惜的是它们不区分 NaN 和 None 值，对这两者的操作结果是一样的。
Help on function isna in module pandas.core.dtypes.missing:
isna(obj)
Detect missing values for an array-like object.
This function takes a scalar or array-like object and indicates
whether values are missing (``NaN`` in numeric arrays, ``None`` or ``NaN``
in object arrays, ``NaT`` in datetimelike).
Parameters
----------
obj : scalar or array-like
Object to check for null or missing values.
9.2.2 .isna() 和 .notna() 使用方法，也不区分 NaN 和 None 值
.isna() 和 .notna() 也是一对判断对象是不是丢失数据的函数，但是可惜的是它们不区分 NaN 和 None 值，对这两者的操作结果也是一样的。这对函数看起来和 .isnull() 和 .notnull() 用途是一样的。
Help on function isna in module pandas.core.dtypes.missing:
isna(obj)
Detect missing values for an array-like object.
This function takes a scalar or array-like object and indicates
whether values are missing (``NaN`` in numeric arrays, ``None`` or ``NaN``
in object arrays, ``NaT`` in datetimelike).
Parameters
----------
obj : scalar or array-like
Object to check for null or missing values.
Returns
-------
bool or array-like of bool
For scalar input, returns a scalar boolean.
For array input, returns an array of boolean indicating whether each
corresponding element is missing.
9.2.3 区分 np.NaN 和 None 值
区分 np.NaN 和 None 值，只能依靠 is，not 命令和 == 了。
9.2.4 Pandas 模块为什么很多函数不区分 np.NaN 和 None 值？
笔者思考过这个问题，很简单的说，大概这两个值含义是非常接近的，都是表示数据丢失。Pandas
