Ein häufiges Problem bei der Datenanalyse besteht in unvollstädnigen Daten.
>>> import pandas as pd
>>> cities = {"London": 8615246, "Berlin": 3562166, "Madrid": 3165235, "Rome": 2874038, "Paris": 2273305}
>>> my_cities = ["London", "Paris", "Zurich", "Berlin", "Stuttgart", "Hamburg"]
>>> my_city_series = pd.Series(cities, index=my_cities)
>>> my_city_series
London 8615246.0
Paris 2273305.0
Zurich NaN
Berlin 3562166.0
Stuttgart NaN
Hamburg NaN dtype: float64
Städte, die nicht im Dictionary vorkommen, erhalten NaN zugewiesen.
NaN steht für "not a number". Man kann es auch als "missing" oder „fehlend“ verstehen.