用于浮球类型

>>> import pandas as pd
>>> value = float(nan)
>>> type(value)
>>> <class 'float'>
>>> pd.isnull(value)
True
>>>
>>> value = 'nan'
>>> type(value)
>>> <class 'str'>
>>> pd.isnull(value)
False

当python＜2.6时

def isNaN(x):
    return str(float(x)).lower() == 'nan'

这适用于Solaris 5.9机箱上的python 2.5.1和Ubuntu 10上的python 2.6.5

另一种方法是，如果你坚持低于2.6，你没有numpy，也没有IEEE 754支持：

def isNaN(x):
    return str(x) == str(1e400*0)

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）。

似乎检查它是否等于自身（x！=x）是最快的。

import pandas as pd 
import numpy as np 
import math 

x = float('nan')

%timeit x != x
44.8 ns ± 0.152 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%timeit math.isnan(x)
94.2 ns ± 0.955 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%timeit pd.isna(x)
281 ns ± 5.48 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.isnan(x)
1.38 µs ± 15.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

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)