float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?
当前回答
测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身:
def isNaN(num):
return num != num
其他回答
math.isnan()
或将数字与自身进行比较。NaN总是!=NaN,否则(例如,如果是数字),比较应成功。
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
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
使用math.isnan:
>>> import math
>>> x = float('nan')
>>> math.isnan(x)
True
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)
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