nan,即非数字,表示一个不存在或不可用的值。用途:处理包含缺失数据或无效数字的数组或数据帧。创建 nan:使用 numpy 常量 np.nan 或直接赋值 float(‘nan’)。检测 nan:使用 math.isnan() 函数。比较 nan:nan 与其他值比较时始终返回 false。处理 nan:可忽略、填充占位符或插值 nan 值。
什么是 NaN?
在 Python 中,NaN 是 Not a Number(非数字)的缩写。它是一个特殊值,表示一个值不存在或不可用。
用途:
NaN 值主要用于处理包含缺失数据或无效数字的数组或数据帧。它允许程序员轻松地识别和处理丢失或不完整的数据。
创建 NaN:
可以使用以下方式创建 NaN 值:
- np.nan:NumPy 库中的 NaN 常量。
- float(‘nan’):直接将 NaN 值赋值给浮点变量。
检测 NaN:
可以使用 math.isnan() 函数来检测变量是否是 NaN 值:
import math value = np.nan if math.isnan(value): print("值是 NaN")
与其他值的比较:
NaN 值与其他值比较时,总是返回 False:
value = np.nan print(value == 0) # False print(value != 0) # False
处理 NaN:
处理 NaN 值时,可以使用以下技术:
- 忽略 NaN:将 NaN 值从计算或操作中排除。
- 用占位符填充 NaN:用一个特定值(例如 0 或 -1)填充 NaN 值。
- 插值 NaN:使用相邻值的平均值或其他算法估计 NaN 值。
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