Python中的空值

本文探讨了Python中NoneType的概念及其与空字符串、空列表及False的区别。通过示例代码展示了如何使用nota和aisNone进行判空操作,并解释了None与False在条件判断中的不同含义。

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None

None的数据类型为NoneType,不等于空字符串、空列表,也不等于False

在这里插入图片描述

NaN

“”

" "

判空:not aa is None
def fun():
    return None

a = []
if not a:
    print('S')
else:
    print('F')

if a is None:
    print('S')
else:
    print('F')
# 输出结果为 S F

a为空时,not a表示True
在这里插入图片描述

NoneFalse

运行if Noneif False会得到相同的结果,但结果相同并不代表意义相同,None表示不存在,False表示假
在这里插入图片描述

### 如何在Python中检查空值 在处理数据时,检查空值是一项常见的操作。以下是几种方法来检测 `None` 或者其他形式的缺失值。 #### 使用 Pandas 库 Pandas 提供了多种工具用于识别和管理缺失的数据。可以通过函数 `.isnull()` 和 `.notnull()` 来分别判断哪些单元格为或者不为[^2]。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, None], 'B': ['foo', None, 'bar'] }) print(df.isnull()) ``` 上述代码会返回一个布尔 DataFrame,其中每个位置表示对应原始 DataFrame 中是否存在空值。 如果希望统计每列中的空值数量,则可以使用如下方式: ```python missing_values_count_per_column = df.isnull().sum() print(missing_values_count_per_column) ``` 对于整个 DataFrame 的任何地方是否有空值,也可以通过简单的一行命令完成: ```python any_missing_value_in_dataframe = df.isnull().values.any() print(any_missing_value_in_dataframe) ``` #### 原生 Python 方法 除了依赖外部库外,在纯 Python 环境下同样能够有效地查找列表或其他可迭代对象内的项。比如: - 判断单个变量是否为 `None` 类型可以直接比较; - 对于字符串来说,“”的定义可能还包括长度为零的情况;因此需要额外考虑这些情形。 下面展示了一些基本的例子: ```python value = None if value is None: print("Value is null") string_val = "" if not string_val.strip(): print("String is empty or contains only whitespace") ``` 当面对更复杂的数据结构如字典或集合时,可以根据具体需求调整逻辑。例如移除特定键对应的值如果是 `None` 就将其删除的操作可以用到自定义的方法[^1]: ```python class CustomSet(set): def discard(self, value): super(CustomSet, self).discard(value) custom_set_instance = CustomSet([1, 2, None]) custom_set_instance.discard(None) print(custom_set_instance) # Output should be {1, 2} ``` 另外需要注意的是,在某些场景下我们可能会遇到返回值类型固定的需求,即使内部实际并无有效载荷也需给出占位符响应——这通常涉及到 C 扩展编写期间如何适配 Python 层面接口设计的问题[^3]。 最后提及的一个例子来源于异步框架下的 API 实现片段[^4],它展示了基于分页查询博客文章摘要信息的同时兼顾无记录情况下的优雅降级策略。
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