float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?


当前回答

判断变量是NaN还是None的所有方法:

无类型

In [1]: from numpy import math

In [2]: a = None
In [3]: not a
Out[3]: True

In [4]: len(a or ()) == 0
Out[4]: True

In [5]: a == None
Out[5]: True

In [6]: a is None
Out[6]: True

In [7]: a != a
Out[7]: False

In [9]: math.isnan(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-9-6d4d8c26d370>", line 1, in <module>
    math.isnan(a)
TypeError: a float is required

In [10]: len(a) == 0
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-10-65b72372873e>", line 1, in <module>
    len(a) == 0
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

NaN类型

In [11]: b = float('nan')
In [12]: b
Out[12]: nan

In [13]: not b
Out[13]: False

In [14]: b != b
Out[14]: True

In [15]: math.isnan(b)
Out[15]: True

其他回答

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])

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

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。

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)

numpy.isnan(数字)告诉你它是不是NaN。