0.摘要
在python中，尤其是陣列當中，對於一些異常值往往需要進行特殊處理。為了防止異常值與正常資料混淆，影響最終計算結果，常用的方法是將異常值置零或者置空。置零的方法較為簡單，本文主要介紹如果對python中的資料進行置空。
1.賦值為none
對於一般資料，可以直接為其賦值為none。
i = 1
i = none # int 型資料置空
s = "string"
s = none # 字串型資料置空
l = [1,2,3,4]
l[2] = none # 列表中元素置空
2.numpy型別numpy 中的資料較為特殊，如果將乙個int 型元素賦值為none，或者np.nan都會產生報錯：
如果列印np.nan的型別，會發現np.nan是float型別的。
>>> type(np.nan)
在numpy陣列中，將int型元素賦值為float型別，是不合法的。賦值語句不會報錯，但numpy會自動將float型別轉為int型。
而列印none型別，會發現none沒有型別。
>>> type(none)
賦值報錯的原因，個人認為是：numpy判斷型別不符，但也無法完成型別轉換，所以產生了報錯。
在numpy中，如果想將某一元素賦值為none或者這np.nan，可以先將陣列轉換為float型別。
從最終結果上看，不論是np.nan，還是none，在numpy中都以nan的形式出現。
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