Ответ 1

math.isnan (х)

Верните True, если x - это NaN (не число), и False в противном случае.

>>> import math
>>> x = float('nan')
>>> math.isnan(x)
True

Ответ 2

Обычный способ проверки для NaN состоит в том, чтобы убедиться, что он равен самому себе:

def isNaN(num):
    return num != num

Ответ 3

numpy.isnan(number) говорит вам, если это NaN или нет.

Ответ 4

Я на самом деле просто столкнулся с этим, но для меня это проверял для nan, -inf или inf. Я просто использовал

if float('-inf') < float(num) < float('inf'):

Это верно для чисел, false для nan и для обоих inf, и вызывает исключение для таких вещей, как строки или другие типы (что, вероятно, хорошо). Кроме того, это не требует импорта каких-либо библиотек, таких как математика или numpy (numpy настолько проклят, что он удваивает размер любого скомпилированного приложения).

Ответ 5

вот ответ, который работает с:

• python un-unique NaN: float('nan')
• numpy unique NaN (singleton): np.nan
• любые другие объекты: строка или что-то еще (не создает исключений, если они встречаются)

Вот он:

import numpy as np

def is_nan(x):
    return (x is np.nan or x != x)

И некоторые примеры:

values = [float('nan'), np.nan, 55, "string", lambda x : x]
for value in values:
    print "{:<8} : {}".format(repr(value), is_nan(value))

Вывод:

nan      : True
nan      : True
55       : False
'string' : False
<function <lambda> at 0x000000000927BF28> : False

Ответ 6

math.isnan()

или сравните число с самим собой. NaN всегда!= NaN, в противном случае (например, если это число) сравнение должно быть успешным.

Ответ 7

Вот три способа проверить, является ли переменная "NaN" или нет.

import pandas as pd
import numpy as np
import math

#For single variable all three libraries return single boolean
x1 = float("nan")

print(f"It pd.isna  : {pd.isna(x1)}")
print(f"It np.isnan  : {np.isnan(x1)}")
print(f"It math.isnan : {math.isnan(x1)}")

Выход

It pd.isna  : True
It np.isnan  : True
It math.isnan  : True

Ответ 8

Другой метод, если вы застряли на < 2.6, у вас нет numpy, и у вас нет поддержки IEEE 754:

def isNaN(x):
    return str(x) == str(1e400*0)

Ответ 9

Ну, я вошел в этот пост, потому что у меня были некоторые проблемы с функцией:

math.isnan()

При запуске этого кода возникают проблемы:

a = "hello"
math.isnan(a)

Это исключение. Мое решение для этого - сделать еще одну проверку:

def is_nan(x):
    return isinstance(x, float) and math.isnan(x)

Ответ 10

С python < 2.6 Я закончил с

def isNaN(x):
    return str(float(x)).lower() == 'nan'

Это работает для меня с python 2.5.1 в окне Solaris 5.9 и с python 2.6.5 на Ubuntu 10

Ответ 11

Я получаю данные от веб-службы, которая отправляет NaN в виде строки 'Nan'. Но в моих данных могут быть и другие типы строк, поэтому простой float(value) может генерировать исключение. Я использовал следующий вариант принятого ответа:

def isnan(value):
  try:
      import math
      return math.isnan(float(value))
  except:
      return False

Требование:

isnan('hello') == False
isnan('NaN') == True
isnan(100) == False
isnan(float('nan')) = True

Ответ 12

Все методы, чтобы определить, является ли переменная NaN или None:

Нет типа

In [1]: from numpy import math

In [2]: a = None
In [3]: not a
Out[3]: True

In [4]: len(a or ()) == 0
Out[4]: True

In [5]: a == None
Out[5]: True

In [6]: a is None
Out[6]: True

In [7]: a != a
Out[7]: False

In [9]: math.isnan(a)
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-9-6d4d8c26d370>", line 1, in <module>
    math.isnan(a)
TypeError: a float is required

In [10]: len(a) == 0
Traceback (most recent call last):
  File "<ipython-input-10-65b72372873e>", line 1, in <module>
    len(a) == 0
TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

Тип NaN

In [11]: b = float('nan')
In [12]: b
Out[12]: nan

In [13]: not b
Out[13]: False

In [14]: b != b
Out[14]: True

In [15]: math.isnan(b)
Out[15]: True

Ответ 13

Как удалить элементы NaN (float) из списка смешанных типов данных

Если вы смешали типы в итерируемом, вот решение, которое не использует numpy:

from math import isnan

Z = ['a','b', float('NaN'), 'd', float('1.1024')]

[x for x in Z if not (
                      type(x) == float # let drop all float values…
                      and isnan(x) # … but only if they are nan
                      )]

['a', 'b', 'd', 1.1024]

Оценка короткого замыкания означает, что isnan не будет вызываться для значений, которые не относятся к типу 'float', поскольку False and (…) быстро оценивает до False без необходимости оценивать правую часть.

Ответ 14

Для натовского типа float

>>> import pandas as pd
>>> value = float(nan)
>>> type(value)
>>> <class 'float'>
>>> pd.isnull(value)
True
>>>
>>> value = 'nan'
>>> type(value)
>>> <class 'str'>
>>> pd.isnull(value)
False

Ответ 15

для строк в панде возьмите pd.isnull:

if not pd.isnull(atext):
  for word in nltk.word_tokenize(atext):

функция как извлечение признаков для NLTK

def act_features(atext):
features = {}
if not pd.isnull(atext):
  for word in nltk.word_tokenize(atext):
    if word not in default_stopwords:
      features['cont({})'.format(word.lower())]=True
return features