float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?


当前回答

比较pd.isna、math.isnan和np.isnan及其处理不同类型对象的灵活性。

下表显示了是否可以使用给定方法检查对象类型:


+------------+-----+---------+------+--------+------+
|   Method   | NaN | numeric | None | string | list |
+------------+-----+---------+------+--------+------+
| pd.isna    | yes | yes     | yes  | yes    | yes  |
| math.isnan | yes | yes     | no   | no     | no   |
| np.isnan   | yes | yes     | no   | no     | yes  | <-- # will error on mixed type list
+------------+-----+---------+------+--------+------+

pd.isna文件

检查不同类型缺失值的最灵活方法。


所有答案都没有涵盖pd.isna的灵活性。虽然math.isnan和np.isnan将为NaN值返回True,但您无法检查None或字符串等不同类型的对象。这两个方法都会返回错误,因此检查混合类型的列表会很麻烦。而pd.isna是灵活的,它将为不同类型返回正确的布尔值:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: missing_values = [3, None, np.NaN, pd.NA, pd.NaT, '10']

In [4]: pd.isna(missing_values)
Out[4]: array([False,  True,  True,  True,  True, False])

其他回答

numpy.isnan(数字)告诉你它是不是NaN。

使用math.isnan:

>>> import math
>>> x = float('nan')
>>> math.isnan(x)
True

我进入这篇文章,因为我在功能方面遇到了一些问题:

math.isnan()

运行此代码时出现问题:

a = "hello"
math.isnan(a)

它引发了异常。我的解决方案是再做一次检查:

def is_nan(x):
    return isinstance(x, float) and math.isnan(x)

事实上我刚碰到这个,但对我来说,它是在检查nan、-inf或inf

if float('-inf') < float(num) < float('inf'):

这对于数字是正确的,对于nan和inf都是错误的,对于字符串或其他类型(这可能是一件好事)会引发异常。此外,这不需要导入任何库,如math或numpy(numpy非常大,它的大小是任何编译应用程序的两倍)。

对于panda中的字符串,请使用pd.isnull:

if not pd.isnull(atext):
  for word in nltk.word_tokenize(atext):

NLTK的特征提取功能

def act_features(atext):
features = {}
if not pd.isnull(atext):
  for word in nltk.word_tokenize(atext):
    if word not in default_stopwords:
      features['cont({})'.format(word.lower())]=True
return features