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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

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
# None
# nan

List(5 elements)

Numpy对于NaN值的判断方法

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,更多相关Numpy NaN值内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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