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])

测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身：

def isNaN(num):
    return num != num

numpy.isnan（数字）告诉你它是不是NaN。

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)

在Python 3.6中，检查字符串值x math.isnan（x）和np.issan（x）会引发错误。所以我无法检查给定值是否为NaN，如果我事先不知道它是一个数字。以下内容似乎解决了这个问题

if str(x)=='nan' and type(x)!='str':
    print ('NaN')
else:
    print ('non NaN')

这里有三种方法可以测试变量是否为“NaN”。

import pandas as pd
import numpy as np
import math

# For single variable all three libraries return single boolean
x1 = float("nan")

print(f"It's pd.isna: {pd.isna(x1)}")
print(f"It's np.isnan: {np.isnan(x1)}}")
print(f"It's math.isnan: {math.isnan(x1)}}")

输出

It's pd.isna: True
It's np.isnan: True
It's math.isnan: True