float(nan')表示nan(不是数字)。但我该如何检查呢?
当前回答
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])
其他回答
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
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])
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
事实上我刚碰到这个,但对我来说,它是在检查nan、-inf或inf
if float('-inf') < float(num) < float('inf'):
这对于数字是正确的,对于nan和inf都是错误的,对于字符串或其他类型(这可能是一件好事)会引发异常。此外,这不需要导入任何库,如math或numpy(numpy非常大,它的大小是任何编译应用程序的两倍)。
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
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