python的nan如何处理

在Python中，NaN表示“不是一个数字”，通常用来表示无效或未定义的浮点数。以下是处理NaN的几种方法：

1. 检查NaN值

可以使用math.isnan()函数来检查一个变量是否为NaN。例如：

import math

x = float('nan')
if math.isnan(x):
print("x is NaN")

2. 替换NaN值

可以使用numpy库中的函数numpy.nan_to_num()来将NaN值替换为0或其他值。例如：

import numpy as np

x = np.array([1, 2, np.nan, 4])
y = np.nan_to_num(x)
print(y) # 输出 [1. 2. 0. 4.]

3. 删除NaN值

可以使用pandas库中的函数dropna()来删除包含NaN值的行或列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})
df.dropna(axis=0, inplace=True) # 删除包含NaN值的行
print(df) # 输出： A B
# 0 1.0 4.0

4. 填充NaN值

可以使用pandas库中的函数fillna()来填充NaN值。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6]})
df.fillna(value=0, inplace=True) # 将NaN值填充为0
print(df) # 输出： A B
# 0 1.0 4.0
# 1 2.0 0.0
# 2 0.0 6.0