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

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。

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')

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)