'numpy.float64' object has no attribute 'isna'

根据提供的引用内容，'numpy.float64'对象没有'isna'属性。但是，可以使用'numpy.isnan()'函数来检查numpy数组中的缺失值。

以下是一个示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([1.0, np.nan, 3.0, np.nan])
is_nan = np.isnan(arr)
print(is_nan)  # 输出：[False  True False  True]

这段代码创建了一个包含缺失值的numpy数组，并使用`np.isnan()`函数检查数组中的缺失值。输出结果是一个布尔数组，其中True表示对应位置有缺失值。

相关问题

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'isna'

这个错误提示是由于你试图在一个 `numpy` 数值对象上使用 `isna()` 或 `pd.isnull()` 这样的属性或函数，而这两个功能实际上是 `pandas` DataFrame 或 Series 对象特有的，它们用于检查缺失值。`numpy.float64` 是一个标准的数值类型，不支持这种操作。

当你尝试在 numpy 的浮点数变量上调用 `isna()` 时，你会收到这个错误，因为 `numpy` 没有定义这个方法。如果你想检查一个 numpy 数组是否有缺失值，你应该使用 numpy 提供的一些其他方法，比如 `numpy.isnan()` 来直接检查值是否等于 `np.nan`。

正确的做法是，先将 numpy 数组转换为 pandas DataFrame 或 Series，然后才能使用 `isna()` 或 `pd.isnull()`。例如：

import pandas as pd

# 假设你的 numpy 数组是 arr
arr = np.array([1, np.nan, 3, -1, -2, -3])

# 转换为 pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': arr})

# 然后可以正常检查缺失值
missing_values_in_arr = pd.isna(df['x'])

'numpy.float64' object has no attribute 'isna'如何解决

这个错误是因为 numpy.float64 类型不支持 isna() 方法，正确的方法是使用 numpy.isnan()，例如：

import numpy as np

arr = np.array([1.0, 2.0, np.nan, 3.0])
mask = np.isnan(arr) # 使用 isnan() 方法找出 NaN 值
clean_arr = arr[~mask] # 去除 NaN 值后的数组

如果是 Pandas 中的 DataFrame 或 Series 对象，直接使用 .isna() 或 .isnull() 方法即可。