float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?


当前回答

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)

其他回答

测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身:

def isNaN(num):
    return num != num

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

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

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])

numpy.isnan(数字)告诉你它是不是NaN。