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])

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）。

math.isnan（）

或将数字与自身进行比较。NaN总是！=NaN，否则（例如，如果是数字），比较应成功。

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

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。

使用math.isnan：

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