float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?


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测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身:

def isNaN(num):
    return num != num

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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

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

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])

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。

测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身:

def isNaN(num):
    return num != num