使用math.isnan：

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

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)

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)

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

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