Python判断Nan值方式小结
numpy判断
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import numpy as npnan = float('nan')print(np.isnan(nan)) |
True
Math判断
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import mathnan = float('nan')print(math.isnan(nan)) |
True
Pandas判断
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import pandas as pdnan = float('nan')print(pd.isna(nan)) |
True
判断是否等于自身
利用Nan值不等于其自身判断
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def is_nan(nan): return nan != nannan = float('nan')print(is_nan(nan)) |
True
Nan不属于任何取值区间
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# 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的nan处理
python中的nan，即Not A Number。
定义nan的方法
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a = float(‘nan') or from decimal import Decimal a = Decimal(‘nan') |
常见的计算结果为nan的情况
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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服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/BurningSilence/article/details/120180454
