Python如何判断一个数是否为NaN|极客教程

Python如何判断一个数是否为NaN

在Python中，NaN代表着“Not a Number”，是一种特殊的浮点数。当一个数无法被表示为浮点数时，就会被标记为NaN。在科学计算和数据处理中，NaN经常出现在数据集中，因此我们需要知道如何判断一个数是否为NaN。

方法一：使用math.isnan()函数

Python的math模块提供了一个用于判断一个数是否为NaN的函数math.isnan()。这个函数会返回True或False，表示输入值是否为NaN。

下面是一个示例代码：

import math

x = float('nan')
y = float('inf')
z = 10

print(math.isnan(x))  # True
print(math.isnan(y))  # False
print(math.isnan(z))  # False

运行上面的代码，可以看到math.isnan()函数可以正确地判断NaN值。对于正无穷大（inf）和普通数值，函数会返回False。

方法二：使用numpy.isnan()函数

如果你在处理数据分析或科学计算任务中使用了NumPy库，可以使用numpy.isnan()函数来判断一个数是否为NaN。这个函数与math.isnan()类似，但支持处理NumPy数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, np.nan, 3, np.inf])

print(np.isnan(arr))  # [False  True False False]

运行上面的代码，可以看到numpy.isnan()函数可以正确地判断数组中的NaN值。对于其他数值，函数也会返回相应的结果。

方法三：使用pandas.isna()函数

如果你在处理数据分析任务中使用了Pandas库，可以使用pandas.isna()函数来判断一个数或者数据框中的数值是否为NaN。这个函数可以处理包含NaN值的数据框。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, 3, 4]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)
print(pd.isna(df)) # 会返回一个bool型数据框，标记NaN为True

# 可以使用sum()方法来计算每列中NaN值的数量
print(pd.isna(df).sum())

运行上面的代码，可以看到pandas.isna()函数可以正确地识别数据框中的NaN值，并且可以方便地对NaN值进行处理。

方法四：使用isnan()方法

在Python中，数字对象也提供了一个isnan()方法，可以判断一个数是否为NaN。这个方法与math.isnan()函数类似。

下面是一个示例代码：

x = float('nan')
y = float('inf')
z = 10

print(x.isnan())  # True
print(y.isnan())  # False
print(z.isnan())  # False

运行上面的代码，可以看到isnan()方法的用法与math.isnan()函数相同，可以正确地判断NaN值。

综上所述，以上四种方法都可以用来判断一个数是否为NaN。根据你的实际使用场景选择合适的方法，可以帮助你更方便地处理NaN值。

Python如何判断一个数是否为NaN