NULL, NA, NaNの整理
基本事項
- NULL, NA, NaNはそれぞれ意味が違う．NULLは無いこと（未定義），NAは使えないこと(Not Available，欠損値), NaNは数値でないこと(Not a Number，非数)だということを踏まえておく．
各言語での扱い
R
- 全てあるので特に悩まない．
- 0/0はNaN．
x = NULL is.null(x) #=> True x = Nan is.nan(x) #=> True x = NA is.na(x) #=> True
python
- まとめると，普通はNone，numpy,pandas使う時はnanを使っても良い，という感じかな？
- 標準ライブラリではNoneがNullに相当する．Sqlite3にNULLを入れたいときはNoneを渡す．
- numpyにはnanがある．masked arrayというのもあるみたいだけど使っているのかな？
- scikit-learnには何もないので，別途自分で整理する必要がある
- pandasはNaNがある．
# sqlite3使う場合には，タプルで渡すことに注意 db.execute("INSERT INTO table_name VALUES('hoge', ?, 1)", (None,))
