结果为 NaN 的表达式是

NaN（Not a Number）是一种特殊的数字，表示无效的数值运算结果。以下是可能产生 NaN 结果的表达式：

1. 数学运算中的非法操作，如除以 0、对负数取平方根等：

0/0
Infinity/Infinity
Math.sqrt(-1)

2. 将非数字类型的值转换为数字类型时发生错误：

parseInt('hello')
Number('world')

3. NaN 与任何值进行数学运算都会返回 NaN：

NaN + 1
NaN - 1
NaN * 2

需要注意的是，NaN 与任何值进行比较都会返回 false，包括自身。因此，判断一个值是否为 NaN，需要使用 isNaN() 函数。

isNaN(NaN) // true
isNaN(1) // false
isNaN('hello') // true

相关问题

在布尔表达式中NaN数据怎么表示

在布尔表达式中，NaN（Not a Number）数据可以使用 `isna()` 或 `isnull()` 函数来表示。这些函数可以检查 DataFrame 中的每个元素，并返回一个布尔数组，指示哪些元素是 NaN。

下面是一个示例，演示如何在布尔表达式中处理 NaN 数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame，包含 NaN 数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', np.nan, 'Dave'],
        'Age': [25, 30, np.nan, 40],
        'Salary': [50000, 60000, np.nan, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 isna() 函数创建布尔数组，表示哪些元素是 NaN
is_nan = df.isna()

# 打印布尔数组
print(is_nan)

输出结果为：

    Name    Age  Salary
0  False  False   False
1  False  False   False
2   True   True    True
3  False  False   False

在上述示例中，我们使用 `isna()` 函数创建了一个与 DataFrame `df` 相同形状的布尔数组 `is_nan`。该数组指示了哪些元素是 NaN（True 表示是 NaN，False 表示不是 NaN）。

你可以根据该布尔数组进行条件筛选。例如，筛选出 Name 列为 NaN 的行可以使用以下代码：

filtered_df = df[df['Name'].isna()]
print(filtered_df)

输出结果为：

  Name   Age  Salary
2  NaN   NaN     NaN

通过使用 `isna()` 或 `isnull()` 函数来处理 NaN 数据，你可以更方便地在布尔表达式中对 DataFrame 进行筛选操作。

pandas 正则表达式

Pandas库中可以使用正则表达式进行字符串操作和模式匹配。Pandas提供了一些函数，可以方便地在Series或DataFrame中应用正则表达式。

下面是一些常用的Pandas正则表达式函数：

1. `str.contains(pattern, regex=True)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回布尔值结果。

2. `str.match(pattern, case=True, flags=0, na=np.nan)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回以布尔值形式指示是否匹配成功。

3. `str.extract(pattern, flags=0, expand=True)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回匹配结果作为一个新的Series或DataFrame。

4. `str.findall(pattern, flags=0)`: 在Series或DataFrame的每个元素中搜索匹配给定模式的字符串，并返回一个包含所有匹配项的列表。

5. `str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True)`: 将Series或DataFrame中匹配给定模式的字符串替换为指定的值。

这些函数都是通过在Series或DataFrame的字符串列上调用`str`属性来使用的。例如，`df['column'].str.contains(pattern)`将在'df' DataFrame的'column'列中搜索匹配给定模式的字符串。

希望这能帮助到你！如果有任何疑问，请随时提问。