在 Python 中检查 NaN 值

1. 使用 math.isnan() 函数检查 Python 中的 nan 值
2. 使用 numpy.isnan() 函数来检查 Python 中的 nan 值
3. 使用 pandas.isna() 函数检查 Python 中的 nan 值
4. 使用 obj != obj 检查 Python 中的 nan 值

nan 是一个常数，表示给定的值不合法-Not a Number。

注意，nan 和 NULL 是两个不同的东西。NULL 值表示不存在的东西，是空的。

在 Python 中，我们经常在不同的对象中处理这样的值。所以有必要检测这样的常量。

在 Python 中，我们有 isnan() 函数，它可以检测 nan 值。而这个函数在两个模块中可用-NumPy 和 math。pandas 模块中的 isna() 函数也可以检查 nan 值。

使用 math.isnan() 函数检查 Python 中的 nan 值

math 库中的 isnan() 函数可用于检查浮点对象中的 nan 常数。它对遇到的每一个这样的值都返回 True。比如说：

import math
import numpy as np

b = math.nan
print(np.isnan(b))

输出：

True

请注意，math.nan 常量代表一个 nan 值。

使用 numpy.isnan() 函数来检查 Python 中的 nan 值

numpy.isnan() 函数可以在不同的集合，如列表、数组等中检查 nan 值。它检查每个元素，并在遇到 nan 常量时返回带有 True 的数组。例如：

import numpy as np

a = np.array([5, 6, np.NaN])

print(np.isnan(a))

输出：

[False False  True]

np.NaN() 常量也代表一个 nan 值。

使用 pandas.isna() 函数检查 Python 中的 nan 值

pandas 模块中的 isna() 函数可以检测 NULL 或 nan 值。它对所有遇到的此类值返回 True。它还可以检查 DataFrame 或 Series 对象中的此类值。例如，

import pandas as pd
import numpy as np

ser = pd.Series([5, 6, np.NaN])

print(pd.isna(ser))

输出：

0    False
1    False
2     True
dtype: bool

使用 obj != obj 检查 Python 中的 nan 值

对于除 nan 以外的任何对象，表达式 obj == obj 总是返回 True。例如：

print([] == [])
print("1" == "1")
print([1, 2, 3] == [1, 2, 3])
print(float("nan") == float("nan"))

因此，我们可以使用 obj != obj 来检查值是否为 nan。如果返回值为 True，则为 nan。

import math

b = math.nan


def isNaN(num):
    return num != num


print(isNaN(b))

输出：

True

然而，这个方法在 Python 的低版本中可能会失败 (<=Python 2.5)。