NaN과 None을 구분하려면?

`NaN` (Not a Number)과 `None`을 구분하는 것은 때로는 중요할 수 있습니다. 이 두 값은 서로 다른 유형이며, 특정 상황에서는 이를 명확히 구분해야 할 필요가 있습니다. Pandas와 Python에서 이 두 값의 유형을 확인하고 구분하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

### 1. 데이터 유형 확인
Python의 `type()` 함수와 Pandas의 `dtype` 속성을 사용하여 `NaN`과 `None`의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다. `NaN`은 float 유형이고, `None`은 NoneType입니다.

### 2. 값의 특성을 이용한 구분
`NaN`은 수치 연산에 참여할 수 있으며, 결과는 또 다른 `NaN`입니다. 반면, `None`은 수치 연산에 사용할 수 없으며, 이를 시도할 경우 TypeError가 발생합니다.

### 3. Pandas에서 NaN과 None 처리
Pandas에서는 `NaN`과 `None` 모두 결측치로 간주되며, `isna()` 또는 `isnull()` 메서드로 체크할 수 있습니다. 그러나 Pandas는 `None`을 자동으로 `NaN`으로 변환할 수 있습니다. 이러한 행동은 데이터 타입이 숫자형일 때 자주 발생합니다.

### 4. 특정 열의 None과 NaN 구분하기
Pandas에서 특정 데이터가 `NaN`인지 `None`인지 직접적으로 확인하려면, 해당 열의 데이터 유형과 원래의 값 유형을 함께 고려해야 합니다. 예를 들어, 객체 유형(object dtype)의 열에서는 `NaN`과 `None`을 구분할 수 있습니다.

이러한 방법을 통해 `NaN`과 `None`을 구분하고, 상황에 따른 적절한 데이터 처리 방식을 선택할 수 있습니다. 데이터의 정확성과 처리 방식의 적합성을 높이기 위해 이러한 차이를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.