numpy中的nan(判断一个元素等于nan, 及nan安全函数 )

Nunpy中的NaN

import numpy as np

np.nan

nan

np.NaN

nan

np.NAN

nan

多种方式创建nan(空值)

---

判断是否存在空值

x = np.array([1, 1, 8, np.nan, 10])
np.nan in x

False

np.isin(np.nan, x)

array(False)

1 in x

True

np.isin(1, x)

array(True)

np.isnan(x)

array([False, False, False,  True, False])

x[-2] == np.nan, np.isnan(x[-2])

(False, True)

在np中nan需要用isnan这个函数来识别，还要注意：

x

array([ 1.,  1.,  8., nan, 10.])

x 中所有的元素都变成了浮点型，这是因为nan是浮点型的。

---

nan安全函数

np.mean(x)

nan

np.nan.nanmean(x)

5.0

此外max, min, median等都是默认非nan安全的，需要加上nan来标记nan安全。

ps:pandas中是默认nan安全的。