python判断nan

import numpy as np
import pandas as pd

# 使用 numpy 判断 NaN
def check_nan_numpy(value):
    # np.isnan() 用于检查单个值是否为 NaN
    if isinstance(value, float) and np.isnan(value):
        return True
    return False

# 使用 pandas 判断 NaN
def check_nan_pandas(value):
    # pd.isna() 可以处理更多类型的数据，包括 None 和 NaN
    if pd.isna(value):
        return True
    return False

# 示例
value1 = float('nan')
value2 = None
value3 = 5.0

print(f"Using numpy to check {value1}: {check_nan_numpy(value1)}")  # True
print(f"Using pandas to check {value2}: {check_nan_pandas(value2)}")  # True
print(f"Using pandas to check {value3}: {check_nan_pandas(value3)}")  # False

解释说明：

• numpy 判断 NaN：np.isnan() 函数可以用来判断一个浮点数是否为 NaN。需要注意的是，np.isnan() 只能处理浮点数类型的 NaN。
• pandas 判断 NaN：pd.isna() 函数更为通用，它可以处理 None、NaN 等多种类型的缺失值。

示例：

• value1 是一个 float('nan') 类型的值，使用 numpy 和 pandas 都可以正确判断为 True。
• value2 是 None，只有 pandas 的 isna() 可以正确判断为 True。
• value3 是一个普通的浮点数 5.0，判断结果为 False。