float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?
当前回答
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)
其他回答
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
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。
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])
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