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

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

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')

使用math.isnan：

>>> import math
>>> x = float('nan')
>>> math.isnan(x)
True

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)

下面是一个答案：

符合IEEE 754标准的NaN实现例如：python的NaN:float（NaN'），numpy.NaN。。。任何其他对象：string或其他任何对象（遇到异常时不会引发异常）

按照标准实现的NaN是唯一一个与自身的不平等比较应返回True的值：

def is_nan(x):
    return (x != x)

还有一些例子：

import numpy as np
values = [float('nan'), np.nan, 55, "string", lambda x : x]
for value in values:
    print(f"{repr(value):<8} : {is_nan(value)}")

输出：

nan      : True
nan      : True
55       : False
'string' : False
<function <lambda> at 0x000000000927BF28> : False