极客教程numpy.float64 object has no attribute isnull
在使用NumPy库中的float64类型数据时，经常会遇到一些常见的错误，其中之一就是”numpy.float64 object has no attribute isnull”。这个错误通常出现在我们尝试使用pandas库中的isnull()函数检查数据是否为空值时。
本文将会详细探讨这个错误的原因，以及如何解决这个问题。
为什么会出现这个错误
在Python中，NumPy（Numerical Python）是一个为科学计算提供支持的强大库，广泛应用于数组操作和数值计算等方面。而float64是NumPy库中常见的数据类型之一，用于表示双精度浮点数。
然而，NumPy的float64类型并不具有isnull()这个属性或方法。只有Pandas库中的Series或DataFrame对象才有isnull()方法用于检查空值。
因此，当我们尝试在NumPy的float64对象上调用isnull()方法时，就会出现”numpy.float64 object has no attribute isnull”这个错误。
如何解决这个问题
为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：
1. 使用Pandas库
由于Pandas库中的Series和DataFrame对象有isnull()方法，所以我们可以将NumPy的float64类型数据转换为Pandas的Series对象，然后再使用isnull()方法进行空值检查。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个NumPy的float64类型数组
arr = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0], dtype=np.float64)
# 将NumPy数组转换为Pandas的Series对象
s = pd.Series(arr)
# 使用isnull()方法检查数组中的空值
null_values = s.isnull()
print(null_values)
运行以上代码，将会得到如下输出：
0 False
1 False
2 True
3 False
dtype: bool
2. 手动判断空值
另一种方法是手动编写代码来判断NumPy的float64类型数据是否为空值。我们可以使用NumPy库提供的isnan()函数来判断一个数是否为NaN（Not a Number），然后再根据需要进行处理。
下面是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建一个NumPy的float64类型数组
arr = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 4.0], dtype=np.float64)
# 判断数组中的每个元素是否为NaN
null_values = np.isnan(arr)
print(null_values)
运行以上代码，将会得到如下输出：
[False False True False]
通过手动判断空值，我们可以有效避免”numpy.float64 object has no attribute isnull”这个错误。
总结
在Python中使用NumPy的float64类型数据时，需要注意该数据类型并不具有isnull()方法，因此在空值检查时需要使用其他方法，如将其转换为Pandas的Series对象或手动判断空值。