Python判断Nan值的五种方式小结
目录
Python判断Nan值方式小结
numpy判断
Math判断
Pandas判断
判断是否等于自身
Nan不属于任何取值区间
python的nan处理
定义nan的方法
常见的计算结果为nan的情况
Python判断Nan值方式小结 numpy判断import numpy as np
nan = float('nan')
print(np.isnan(nan))
True
import math
nan = float('nan')
print(math.isnan(nan))
True
import pandas as pd
nan = float('nan')
print(pd.isna(nan))
True
利用Nan值不等于其自身判断
def is_nan(nan):
return nan != nan
nan = float('nan')
print(is_nan(nan))
True
# 只能输入数值型参数
def is_nan(nan):
return not float('-inf') < nan < float('inf')
nan = float('nan')
print(is_nan(nan))
True
python中的nan，即Not A Number。
定义nan的方法a = float(‘nan') or from decimal import Decimal a = Decimal(‘nan')
常见的计算结果为nan的情况
a = -float("inf")
b = -float("inf")
c = float("inf")
d = float("inf")
1.a-b=nan 2. c-d=nan 3. 0*a=nan 4. 0*c=nan
今天在实现算法时遇到nan，出现这种情况最后发现是由于程序计算过程有”3“的情况导致计算结果不准确。处理方法加if判断，遇到3的情况使其结果为0.
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
