【吃饱没事干Python】列表中空值nan的苦恼（已解决） |
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目录 空值nan初步了解 方法一： 将其变换为None来处理 方法二：使用np.nan_to_num方法使nan值将替换为 0.0（可指定） 方法三:使用数组转换nan被识别为字符串"nan", 可当做字符串进行相应处理，这个最简便 方法四：直接删除nan，利用其np.nan == np.nan值为False的性质 空值nan初步了解python做数据处理时经常会遇到列表中含有nan的时候，导致你做一些操作经常报错，苦恼不已。 需要注意的是，nan与None是不同的概念。 在python中nan是not a number的意思，比如当0做分母时的结果即为nan，因此nan本质是一种float类型，而且一个nan不会等于另一个nan, 即：np.nan == np.nan的值为False 而None是没有，不存在的意思，类似一种占位符，因此 None == None的值为True 基于上述，nan比None更不好处理，解决方法可以参考以下： import numpy as np import pandas as pd a = [1,np.nan,2,3,np.nan,4,np.nan]#手动添加 nan，需要使用 np.nan print(a) # 输出为 [1, nan, 2, 3, nan, 4, nan] 方法一： 将其变换为None来处理 # pd.isnull/pd.isna 可以作为输入判断， np.isnan就会报错 new_a = [elem if not pd.isnull(elem) else None for elem in a] print(new_a) # 输出为 [1, None, 2, 3, None, 4, None] 方法二：使用np.nan_to_num方法 使nan值将替换为 0.0（可指定） new_a = np.nan_to_num(a, nan="指定值") print(new_a) # 输出为 [1, "指定值", 2, 3, "指定值", 4, "指定值"] 方法三:使用数组转换 nan被识别为字符串"nan", 可当做字符串进行相应处理，这个最简便 new_a = np.array(a) # 一维数组和列表是很相似的，一般处理方法都是一样的，可以不用转化为列表了 print(a) # 输出为 [1, "nan", 2, 3, "nan", 4, "nan"] 方法四：直接删除nan，利用其np.nan == np.nan值为False的性质 new_a = [a_ for a_ in a if a_ == a_] print(new_a) # 输出为 [1, 2, 3, 4] |
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