float('nan')Nan (숫자가 아님)이됩니다. 그러나 어떻게 확인합니까? 매우 쉬워야하지만 찾을 수 없습니다.

math.isnan (x)

반환 Truex는 NaN (숫자), 및 경우 False그렇지.

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

NaN을 테스트하는 일반적인 방법은 그것이 자신과 같은지 확인하는 것입니다.

def isNaN(num):
    return num != num

numpy.isnan(number)NaN그렇지 않은 경우 알려줍니다 .

변수를 테스트 할 수있는 세 가지 방법은 "NaN"입니다.

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)}")

산출

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

다음은 작업에 대한 답변입니다.

• IEEE 754 표준을 고려한 NaN 구현
  • 즉 : 파이썬의 NaN : float('nan'), numpy.nan...
• 다른 객체 : 문자열 또는 무엇이든 (만약 예외가 발생하지 않으면)

표준에 따라 구현 된 NaN은 부등식 비교 자체와 True를 반환해야하는 유일한 값입니다.

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

그리고 몇 가지 예 :

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)}")

산출:

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

나는 실제로 이것에 부딪쳤다. 그러나 나를 위해 그것은 nan, -inf 또는 inf를 점검하고 있었다. 방금 사용한

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

이것은 숫자에 해당되고 nan과 inf에 대해서는 false이며 문자열 또는 다른 유형 (아마도 좋은 것)에 대한 예외가 발생합니다. 또한 이것은 math 또는 numpy와 같은 라이브러리를 가져올 필요가 없습니다 (numpy는 너무 커서 컴파일 된 응용 프로그램의 크기를 두 배로 늘립니다).

math.isnan ()

또는 숫자를 자체와 비교하십시오. NaN이 항상입니다! = (이 경우 예를 들어, NaN를, 그렇지 않으면 입니다 숫자) 비교 성공한다.

<2.6에 갇힌 경우 다른 방법은 숫자가 없으며 IEEE 754를 지원하지 않는 것입니다.

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

함수에 문제가 있기 때문에 글을 올렸습니다.

math.isnan()

이 코드를 실행할 때 문제가 있습니다.

a = "hello"
math.isnan(a)

예외가 발생합니다. 그에 대한 나의 해결책은 다른 점검을하는 것입니다.

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

파이썬 <2.6으로 나는 결국

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

이것은 Solaris 5.9 상자의 Python 2.5.1 및 Ubuntu 10의 Python 2.6.5에서 작동합니다.

NaNstring으로 보내는 웹 서비스에서 데이터를 수신하고 있습니다 'Nan'. 그러나 내 데이터에도 다른 종류의 문자열이있을 수 있으므로 간단한 float(value)예외가 발생할 수 있습니다. 나는 받아 들여진 대답의 다음 변형을 사용했습니다.

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

요구 사항 :

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

변수가 NaN인지 또는 없음인지 확인하는 모든 방법 :

타입 없음

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()

NaN 타입

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

혼합 데이터 유형 목록에서 NaN (float) 항목을 제거하는 방법

iterable에 혼합 유형이있는 경우 다음은 numpy를 사용하지 않는 솔루션입니다.

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]

단락 평가는 오른쪽을 평가하지 않고 신속하게 평가 isnan하므로 'float'유형이 아닌 값에서는 호출되지 않습니다 .False and (…)False

Python 3.6에서 문자열 값 x를 확인하면 math.isnan (x) 및 np.isnan (x)에서 오류가 발생합니다. 그래서 주어진 값이 NaN인지 여부를 미리 확인할 수는 없습니다. 사전 값을 모르면 숫자입니다. 다음은이 문제를 해결하는 것 같습니다

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

자체와 같은지 확인하는 것 같습니다.

x!=x

가장 빠릅니다.

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)

float 유형의 nan

>>> 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

팬더의 문자열은 pd.isnull을 사용하십시오.

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

NLTK의 특징 추출 기능

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