print打印的是nan，变量的类型怎么检测

在Python中，当你尝试打印像`numpy`库中的`NaN`（Not a Number）值时，确实可能会显示`nan`这样的字符串。这并不是说`print`函数改变了数值的类型，而是`numpy`或`pandas`等库已经把`NaN`转换成了这种表示形式。

如果你想检查一个变量的数据类型，特别是在处理可能出现`NaN`的情况时，你可以使用Python内置的`type()`函数，或者对于数组类型的变量（如列表、字典、Series、ndarray等），可以使用相应的库提供的方法。比如：

- 对于基本类型的变量（如int, float, str等）：

variable = ...  # 假设这是你要检查的变量
if type(variable) == float and math.isnan(variable):
    print(f"变量包含NaN")

- 对于numpy数组：

import numpy as np
array = np.array([...])
if np.isnan(array).any():
    print("数组中有NaN值")

- 对于pandas DataFrame或Series：

df = pd.DataFrame([...])
if df.isna().values.any():
    print("DataFrame中有NaN值")

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补全如下代码，打印其中非NaN变量的数量。 import pandas as pd import numpy as np a = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4)) print((a+b).______())

可以使用 count() 方法来统计非缺失值的数量，因为 NaN 在进行加法运算时会被视为缺失值。

所以，代码应该为：

print((a + b).count().sum())

其中，`count()` 方法返回的是一个 Series，它的每个元素代表了对应列中的非缺失值数量，最后通过 `sum()` 方法将所有列的非缺失值数量相加得到总数。

为什么C++ print出来的是nan而is_nan判断为false

C++中的NaN（Not a Number）是一种特殊的浮点数，表示无法表示的数值结果，例如0/0的结果就是NaN。当一个浮点数变量的值为NaN时，它会被认为不等于任何数值，包括它自己。因此，使用is_nan函数判断一个变量是否为NaN时，会得到false的结果。

而print出来的nan是因为C++在打印NaN时会使用特殊的字符串表示，这个字符串通常是“nan”或“NaN”。如果你希望打印的结果与is_nan函数的判断结果一致，可以使用std::isnan函数来判断一个浮点数变量是否为NaN，然后根据结果打印不同的字符串。