Что такое python, эквивалентный R's NA?

В настоящее время Scikit-learn не обрабатывает отсутствующие значения. Для большинства алгоритмов машинного обучения неясно, как обрабатывать пропущенные значения, поэтому мы полагаемся на то, что пользователь обработает их, прежде чем передать их алгоритму. Numpy не имеет «отсутствующего» значения. Pandas использует NaN, но внутри числовых алгоритмов, что может привести к путанице. Можно использовать маскированные массивы, но мы не делаем этого в scikit-learn (пока).

nan в numpy хорошо обрабатывается многими функциями:

>>> import numpy as np
>>> a = [1, np.nan, 2, 3]
>>> np.nanmean(a)
2.0
>>> np.nansum(a)
6.0
>>> np.isnan(a)
array([False,  True, False, False], dtype=bool)

для pandas взгляните на это.

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/missing_data.html

панды используют NaN. Вы можете проверить нулевые значения, используя isnull() или not null(), удалить их из фрейма данных, используя dropna() и т. д. Эквивалентом для datetime объектов является NaT