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。

测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身：

def isNaN(num):
    return num != num

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)

我正在从一个web服务接收数据，该服务将NaN作为字符串“NaN”发送。但我的数据中也可能有其他类型的字符串，所以简单的float（value）可能会引发异常。我使用了接受答案的以下变体：

def isnan(value):
  try:
      import math
      return math.isnan(float(value))
  except:
      return False

要求：

isnan('hello') == False
isnan('NaN') == True
isnan(100) == False
isnan(float('nan')) = True

如何从混合数据类型列表中删除NaN（float）项

如果在可迭代的中有混合类型，这里有一个不使用numpy的解决方案：

from math import isnan

Z = ['a','b', float('NaN'), 'd', float('1.1024')]

[x for x in Z if not (
                      type(x) == float # let's drop all float values…
                      and isnan(x) # … but only if they are nan
                      )]

['a', 'b', 'd', 1.1024]

短路求值意味着不会对非“float”类型的值调用isnan，因为False和（…）很快求值为False，而无需对右侧求值。