Numpy对于NaN值的判断方法

本文主要介绍了Numpy对于NaN值的判断方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

numpy.nan的数据类型是float类型

1 2	`import` `numpy as np` `type(np.nan)` `# float`

任何数字和numpy.nan进行计算，返回的结果都是nan

import numpy as np

print(np.nan + 1) # nan

print(np.nan - 1) # nan

print(np.nan * 1) # nan

print(np.nan / 1) # nan

对空值NaN的判断不能直接使用==表达式，bool表达式，以及不可直接使用if语句判断

import numpy as np

np.nan == np.nan # False

bool(np.nan) # True

# 输出结果:na is not null

if np.nan:

print('np.nan is not null')

需要使用Numpy自带的方法np.isnan()，is表达式，in表达式进行判断

import numpy as np

np.nan is np.nan # True

np.isnan(np.nan) # True

np.nan in [np.nan] # True

提示

如果使用Pandas来判断numpy.nan，可使用pd.isnull(),pd.isna()

import numpy as np

import pandas as pd

pd.isnull(np.nan) # True

pd.isna(np.nan) # True

注意:None、NaN、''空字符串的区别

# None是Python的特殊类型

# NoneType对象，它只有一个值None

type(None) # NoneType

None == None # True

None == np.nan # False

# 空字符串''

type('') # str

Pandas中的pd.isnull不仅可以检测np.nan也可以检测None，但不可以检测字符串，比如''，'nan'，'None'

import pandas as pd

import numpy as np

pd.isnull(np.nan) # True

pd.isnull(None) # True

pd.isnull('') # False

pd.isnull('np.nan') # False

pd.isnull('None') # False

import pandas as pd

import numpy as np

List = ['nan', '', 'None', None, np.nan]

for i in List:

if i == '' or pd.isnull(i) or pd.isnull(float('nan')) or i == 'None':

print(i)

# 上述输出结果:

# nan

# ''

# None

# nan

List(5 elements)

到此这篇关于Numpy对于NaN值的判断方法的文章就介绍到这了,希望可以帮到你