Hola… utilicé <code>None</code> en una columna de valores numéricos del DataFrame y me lo asignó como un <code>NaN</code>, pero al coloc...

Hola… utilicé

en una columna de valores numéricos del DataFrame y me lo asignó como un , pero al colocar un valor en una Serie de datos no numéricos, no ocurre los mismo.

Busqué alguna explicación y encontré en este artículo que Pandas siempre homogeniza los datos, por el hecho de que las Series tienen valores del mismo tipo.

• NaN
  es del tipo
  float64
  y
  None
  es un objeto de tipo
  NonType
  .
• Cuando insertamos un valor
  None
  en una Serie de valores numéricos, Pandas lo transforma en
  NaN
  para ajustarlo al conjunto al que pertenece; y además, transforma la Serie a
  float64
  para ajustarlo al tipo de
  NaN
  .
• Cuando insertamos
  NaN
  en un conjunto de datos no numéricos (Strings, booleanos…), Pandas no transforma el valor a
  None
  , si no que trata los datos como objetos e inserta el valor
  NaN
  ; lo mismo ocurre al incluir un valor
  None
  : todos los datos son vistos como objetos y se inserta
  None
  como tal.

La pregunta es: ¿Hay alguna diferencia en el tratamiento de datos no numéricos cuando nos enfrentamos a

y cuando nos enfrentamos a ?