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。

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)

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。

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)

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)

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