None·NaN·NA·NaT를 구분한다

1. 01

   찾아보기 · 기초

   DI33 recognize · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: None와 NaN 표식에서 “Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.”을 만족하는 dataset 상태를 판별한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

   2. 개념

      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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2. 02

   먼저 생각하기 · 기초

   DI33 predict · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: “모든 missing sentinel을 같은 비교식과 truth value로 처리해 오류·False 판정·dtype drift가 생긴다.” fixture를 실행하기 전에 shape·dtype·index·missing·aggregate 중 이 레슨의 결과 변화를 예측한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

   2. 개념

      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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3. 03

   순서 따라가기 · 익힌 것을 써보기

   DI33 trace · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: raw input에서 sentinel/dtype matrix·isna verdict·comparison/operation trace·valid-falsy controls까지 None → NaN → pd.NA → NaT 상태와 lineage edge를 순서대로 추적한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

   2. 개념

      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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4. 04

   내 말로 설명하기 · 익힌 것을 써보기

   DI33 explain · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.이 결과 해석과 재현성에 필요한 이유를 데이터 의미·연산 의미·증거 경계로 나눠 설명한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

   2. 개념

      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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5. 05

   빈칸 채우기 · 익힌 것을 써보기

   DI33 complete · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: 누락된 schema guard·transform·reconciliation 칸을 채워 “dtype별 missing sentinel과 isna 기반 판정을 비교하는 missing semantics lab을 구현한다.”을 fail-closed로 완성한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

   2. 개념

      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

   3. 다음 도움

      내 생각을 먼저 적고 ‘내 답과 맞춰 볼 기준 보기’을 누르면, 풀 순서와 더 자세한 도움을 열어 드려요.

   내 답과 맞춰 볼 기준 보기답과 설명 함께 비교
6. 06

   틀린 곳 고치기 · 익힌 것을 써보기

   DI33 debug · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: 최소 DataFrame/array fixture로 “모든 missing sentinel을 같은 비교식과 truth value로 처리해 오류·False 판정·dtype drift가 생긴다.”를 재현하고 최초 위반 지점만 수정한다.

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   1. 관찰

      DI33에서는 출력 셀만 보지 말고 shape, columns, index, dtypes, null count, unique key와 aggregate를 전후로 적으세요.

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      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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7. 07

   직접 만들기 · 새 문제

   DI33 implement · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: dtype별 missing sentinel과 isna 기반 판정을 비교하는 missing semantics lab을 구현한다.을 synthetic input·고정 seed·명시 schema로 구현하고 sentinel/dtype matrix·isna verdict·comparison/operation trace·valid-falsy controls를 생성한다.

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8. 08

   새 문제에 써보기 · 새 문제

   DI33 transfer · None·NaN·NA·NaT를 구분한다: 수치·문자·시간 열이 함께 있는 설문과 업무 record에 같은 계약을 이식하고 달라진 grain·privacy·cost·decision owner를 방어한다.

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      Python None, floating NaN, pandas NA, datetime NaT의 dtype·비교·전파 의미를 구분하고 값 부재와 유효한 0/빈 문자열을 분리한다.

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