检查NaN值的Python方法

在数据科学和机器学习中，NaN指的是“不是数字”的缩写。NaN值通常与缺失值或无法计算的数据相关联。当使用Python进行数据分析时，经常需要检查数据是否存在NaN值。

Pandas中的检查NaN值

在Pandas中，可以使用isna()或isnull()函数检查NaN值。这两个函数可以互换使用。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, pd.NaT], 'B': [4, pd.NaT, 6, 7], 'C': [pd.NaT, 8, 9, 10], 'D': [11, 12, pd.NaT, pd.NaT]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.isna())

运行结果:

       A      B      C      D
0  False  False   True  False
1  False   True  False  False
2  False  False  False   True
3   True  False  False   True

在上面的示例中，我们创建了一个数据帧并使用isna()检查NaN值。结果是一个数据帧，每个值都是一个布尔值，表示DataFrame相应位置是否为NaN值。

numpy中的检查NaN值

在numpy中，可以使用isnan()函数检查NaN值。isnan()函数返回一个布尔值数组，该数组指示数组中的每个元素是否为NaN。

import numpy as np

a = np.array([1, np.nan, 2, np.nan])
print(np.isnan(a))

运行结果:

[False  True False  True]

在上面的示例中，我们创建了一个numpy数组并使用isnan()检查NaN值。结果是一个布尔数组，每个值都是一个布尔值，表示相应位置是否为NaN值。如果值为True，则表示该位置的值为NaN值。

Python中的检查NaN值

在Python中，可以使用math.isnan()函数检查NaN值。 math.isnan()函数返回一个布尔值，指示给定的参数是否为NaN值。

import math

a = float('nan')
print(math.isnan(a))

运行结果:

True

在上面的示例中，我们使用float()函数将字符串转换为NaN值，并使用math.isnan()函数检查该值是否为NaN值。结果是一个布尔值，指示该值是否为NaN值。

现在你已经知道如何检查Python中的NaN值了。使用上述方法，可以方便地检查NaN值并进行相应的数据操作。