numpy判断是否为nan
时间: 2024-07-22 10:01:35 浏览: 42
在NumPy库中,你可以使用`numpy.isnan()`函数来检查数组中的元素是否是NaN(Not a Number)。这个函数返回一个布尔型数组,如果输入元素是NaN,则对应位置为True,否则为False。例如:
```python
import numpy as np
# 创建一个包含NaN的数组
arr = np.array([1.0, np.nan, 3.5, np.nan])
# 检查NaN
is_nan = np.isnan(arr)
print(is_nan) # 输出:[False False True True]
```
在这个例子中,`is_nan`数组的第一、第三个位置是False,因为它们不是NaN,而第二个和第四个位置是True,因为它们是NaN值。
相关问题
判断numpy数组是否有nan
可以使用numpy的isnan()函数来判断一个numpy数组是否包含NaN值。该函数返回一个与原数组形状相同的布尔类型数组,其中的元素为True表示对应位置上的元素是NaN,为False表示不是NaN。
以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
has_nan = np.isnan(arr)
print(has_nan)
```
输出结果为:
```
[False False True False False]
```
可以看到,第三个元素为True,表示该位置上的元素是NaN。
pandas判断是否为nan
在 Pandas 中,可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断某个值是否为 NaN。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含 NaN 值的 Series
s = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
# 使用 pd.isna() 判断是否为 NaN
print(pd.isna(s))
# 使用 pd.isnull() 判断是否为 NaN(与 pd.isna() 效果相同)
print(pd.isnull(s))
```
输出结果会是一个布尔类型的 Series,其中每个元素表示对应位置是否为 NaN。
注意:在 Pandas 中,NaN 和 None 是不同的概念。NaN 是浮点类型的缺失值,而 None 是 Python 对象的缺失值。`pd.isna()` 和 `pd.isnull()` 函数可以同时处理这两种缺失值。