python里的nan_python2.7中文手册

激活谷笔记 • 2025-05-23 14:56 • 阅读 177

在Python中，`nan`（Not a Number）通常用于表示缺失或无效的数字值。以下是使用`nan`的一些常见方法和注意事项：

创建`nan`值

你可以使用以下方法创建`nan`值：

使用`numpy`库的常量`np.nan`。

使用`float（'nan'）`直接将`nan`值赋给浮点变量。

使用`from decimal import Decimal`和`Decimal（'nan'）`。

检测`nan`值

要检测一个值是否为`nan`，你可以使用以下方法：

使用`math.isnan（）`函数。

使用`numpy.isnan（）`函数。

比较`nan`值

`nan`值与其他值比较时，总是返回`False`。例如：

 import numpy as np value = np.nan print（value == 0） False print（value != 0） False

处理`nan`值

处理`nan`值时，你可以采用以下技术：

忽略`nan`：在计算或操作中排除`nan`值。

用占位符填充`nan`：用一个特定值（例如`0`或`-1`）填充`nan`值。

插值`nan`：使用相邻值的平均值或其他算法估计`nan`值。

示例代码

 import numpy as np import math 创建一个包含nan值的数组 a = np.array（[1.0, np.nan, 3.0, np.nan]） 检测nan值 print（np.isnan（a）） 输出： [False True False True] 替换nan值为0 a[np.isnan（a）] = 0 print（a） 输出： [1. 0. 3. 0.] 判断一个值是否为nan value = float（'nan'） print（math.isnan（value）） 输出： True

注意事项

`nan`只与自身比较时返回`True`，与其他任何值比较都返回`False`。

在使用`math.isnan（）`时，它只能识别`float`类型的`nan`值，对于其他类型的值将无法正确判断。

对于大型数据数组，使用`numpy.isnan（）`可能更高效。

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