float('nan')результати в Нан (не число). Але як мені це перевірити? Це повинно бути дуже легко, але я не можу його знайти.

math.isnan (x)

Повертається, Trueякщо x - NaN (не число) та Falseінше.

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

Звичайний спосіб перевірити наявність NaN - це перевірити, чи рівний він самому собі:

def isNaN(num):
    return num != num

numpy.isnan(number)повідомляє вам, NaNчи ні.

Ось три способи тестування змінної "NaN" чи ні.

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

Вихідні дані

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

ось відповідь, що працює з:

• Реалізація NaN, що відповідає стандарту IEEE 754
  • тобто: пітона NaN: float('nan'), numpy.nan...
• будь-які інші об'єкти: рядок або будь-який інший (не створює винятків, якщо вони виникають)

NaN, реалізований за стандартом, є єдиним значенням, для якого порівняння нерівності з самим собою повинно повернути True:

def is_nan(x):
    return (x != x)

І кілька прикладів:

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

Вихід:

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

Я насправді просто натрапив на це, але для мене це перевірка на nan, -inf чи inf. Я просто використовував

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

Це справедливо для чисел, false для nan і обох inf, і створить виняток для таких речей, як рядки або інші типи (що, мабуть, добре). Крім того, для цього не потрібно імпортувати будь-які бібліотеки, такі як математика або numpy (numpy настільки чортово великий, що подвоює розмір будь-якої складеної програми).

math.isnan ()

або порівняти число до себе. NaN завжди! = NaN, інакше (наприклад, якщо це так) це число) порівняння має досягти успіху.

Ще один метод, якщо ви застрягли на <2.6, у вас немає нумеру і у вас немає підтримки IEEE 754:

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

Добре я зайшов у цю посаду, тому що у мене виникли деякі проблеми з функцією:

math.isnan()

Під час запуску цього коду є проблеми:

a = "hello"
math.isnan(a)

Це породжує виняток. Моє рішення для цього - зробити ще одну перевірку:

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

З python <2.6 я закінчив

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

Це працює для мене з python 2.5.1 на вікні Solaris 5.9 та з python 2.6.5 на Ubuntu 10

Я отримую дані від веб-сервісу, який надсилає NaNяк рядок 'Nan'. Але в моїх даних можуть бути й інші види рядків, тому простий float(value)може викинути виняток. Я використав наступний варіант прийнятої відповіді:

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

Вимога:

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

Усі методи визначити, чи є змінна NaN чи None:

Немає типу

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

Як видалити елементи NaN (плаваючі) зі списку змішаних типів даних

Якщо ви маєте змішані типи в ітерабелі, ось рішення, яке не використовує 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's drop all float values…
                      and isnan(x) # … but only if they are nan
                      )]

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

Оцінка короткого замикання означає, що isnanне буде викликано значення, що не мають типу "float", як False and (…)швидко оцінюється до Falseбез необхідності оцінювати праву частину.

У Python 3.6 перевірка значень рядка x math.isnan (x) та np.isnan (x) викликає помилку. Тому я не можу перевірити, чи задане значення NaN чи ні, якщо я заздалегідь не знаю, це число. Наступне, здається, вирішує це питання

if str(x)=='nan' and type(x)!='str':
    print ('NaN')
else:
    print ('non NaN')

Здається, перевірити, чи рівна вона сама собі

x!=x

найшвидший.

import pandas as pd 
import numpy as np 
import math 

x = float('nan')

%timeit x!=x                                                                                                                                                                                                                        
44.8 ns ± 0.152 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%timeit math.isnan(x)                                                                                                                                                                                                               
94.2 ns ± 0.955 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%timeit pd.isna(x) 
281 ns ± 5.48 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

%timeit np.isnan(x)                                                                                                                                                                                                                 
1.38 µs ± 15.7 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

Для нан типу 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

для рядків у панді прийняти pd.isnull:

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

функція як вилучення функції 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