在python3中檢測空值的方法

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pandas 空值定義為numpy.nan

1、對整體的series或Dataframe判斷是否未空，用isnull()
eg: 
pd.isnull(df1) #df1是dataframe變量
2、math.isnan() 可以判斷np.float64類型的空
3、pd.isna() 直接判斷一列
4、對單獨的某個值判斷，可以用 np.isnan() 
eg: np.isnan(df1.ix[0,3]) #對df1的第0行第3列判斷

# 關(guān)于NaN的判斷

python在數(shù)據(jù)預(yù)處理的時候，經(jīng)常遇到需要對空值進行處理的地方。

空值在python中的表現(xiàn)一般為：

1、None

2、False

3、''

4、nan

前3個很容易判斷，直接=就可以了，第四種比較蛋疼，因為你會發(fā)現(xiàn)，它無法用==進行判斷（這個跟nan的原因有關(guān)），這里要從nan的是啥說起。

NaN（not a number），在數(shù)學(xué)表示上表示一個無法表示的數(shù)，這里一般還會有另一個表述inf，inf和nan的不同在于，inf是一個超過浮點表示范圍的浮點數(shù)（其本質(zhì)仍然是一個數(shù)，只是他無窮大，因此無法用浮點數(shù)表示，比如1/0），而nan則一般表示一個非浮點數(shù)（比如無理數(shù)）

在數(shù)學(xué)上inf==inf，且inf == inf+X（X為任意浮點數(shù)），而nan != nan，因此在python中判斷一個數(shù)是否是nan，可以直接判斷他是否與自身相等。

>>> np.nan == np.nan
False

這也是變量≠自身的一個特例，因此使用這個性質(zhì)可以判斷這個數(shù)是否為nan。

nan的類型，如果硬要歸類的話，應(yīng)該更像浮點型。

>>> np.nan
nan
>>> type(np.nan)
<type 'float'>

要注意的是，nan的類型是float，當(dāng)對nan進行強制類型轉(zhuǎn)換時，轉(zhuǎn)換為整數(shù)型時會報錯，一般的報錯是如下情況：

>>> int(np.nan)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot convert float NaN to integer
>>> long(np.nan)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: cannot convert float NaN to integer
>>> int('nan')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'nan'

如果是報上面的錯前兩個錯，則是因為被轉(zhuǎn)型的已經(jīng)是一個float的nan（np.nan），如果是報第三個錯，則被轉(zhuǎn)換的是字符串'nan'

而將nan或'nan'從字符串到float轉(zhuǎn)換時，都不會出現(xiàn)錯誤。這也是有時候會隱藏的錯誤，因為numpy的ndarray是支持復(fù)合類型的（如object），如果是一個非法字符被先后轉(zhuǎn)換為float，string，則會表現(xiàn)出是一個string，如果進行強轉(zhuǎn)，則報第三個錯。而且此時不能用x!=x判斷。

現(xiàn)在python的大部分普通運算中已經(jīng)不會出現(xiàn)nan，但是在numpy包中，從list轉(zhuǎn)換nparray時，如果遇到類型不匹配，或其他問題導(dǎo)致轉(zhuǎn)換失敗時，仍然會以nan填充，而不是報錯。在處理這類問題，則需要設(shè)置一些缺失值處理方法，這里pandas包里提供了很多，最常用的就是用空值或0替換掉。

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對python3檢測空值的方法大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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