Null 値の操作
欠損データを扱うときは、欠損値を空の型として保存する必要があります。こうしておけば、簡単に見つけて、置換したり、処理したりできます。そのために None と numpy.nan の型があります。まず、この2つの型を明確に区別できることが大切です。
この演習では、None と numpy.nan に対して算術演算や論理演算を行ったときの振る舞いの違いを比べます。numpy はすでに np としてインポートされています。エラーを避けるために try と except ブロックを使用しています。
この演習はコースの一部です
Pythonで欠損データに対処する
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
try:
# Print the sum of two None's
print("Add operation output of 'None': ", ___)
except TypeError:
# Print if error
print("'None' does not support Arithmetic Operations!!")