如何有效识别和处理数值数据中的 NaN 值？

查找 NaN 值

NaN（不是数字）是一个浮点值，表示未定义或缺失的数值。在处理数值数据时，检查 NaN 值至关重要，因为它们可能会导致不正确的计算或错误。

如何识别 NaN

最有效的方法Python 中检查 NaN 值的方法是使用 math.isnan() 函数。此函数采用浮点值作为输入，如果该值为 NaN，则返回 True，否则返回 False。

import math

# Create a NaN value
x = float('nan')

# Check if x is NaN
if math.isnan(x):
    print("x is NaN")
else:
    print("x is not NaN")

# Output:
# x is NaN

用法示例

考虑一个 CSV 文件，其中包含以下财务数据：

Name,Balance
Tom,1000
Jerry,-500
Nancy,NaN
Sally,2000

要识别所有具有 NaN 值的行，您可以使用以下命令代码：

import csv
import math

with open('data.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        if math.isnan(float(row[1])):
            print(f'Row {reader.line_num}: {row[0]} has a NaN balance')

输出：

Row 3: Nancy has a NaN balance

通过使用 math.isnan() 检查 NaN 值，您可以更有效地处理数值数据，确保不会出现不正确的计算或错误。

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