Python 中的 numpy.isnan()

numpy.isnan() 函数用于检查一个或多个值是否为 NaN（不是数字）。

numpy.isnan(x, *args, **kwargs)

参数

• x：要检查的数组。

返回值

返回一个与 x 具有相同形状的数组，其中每个元素都是布尔型（True 或 False），表示相应元素是否为 NaN。

示例

import numpy as np

x = np.array([1, np.nan, 3])
y = np.isnan(x)
print(y)

输出：

[False  True False]

说明 x 数组的第二个元素为 NaN。

另外，也可以使用 numpy.nan 常量来表示 NaN。

import numpy as np

x = np.array([1, np.nan, 3])
y = np.where(np.isnan(x), 0, x)
print(y)

输出：

[1. 0. 3.]

说明 y 数组将原数组中的 NaN 替换为了 0。

应用场景

numpy.isnan() 函数常用来进行数据清洗和异常值处理。

例如对于某些数据分析问题，我们需要将 NaN 替换为 0，或者根据某些规则进行填充。这时就可以使用 numpy.isnan() 函数来判断数组中是否含有 NaN，然后进行相应的处理。

同时，也可以结合 numpy.where() 函数来进行逻辑判断和条件填充。

总结

numpy.isnan() 函数是一种非常常用的数据处理函数，用于判断数组中的元素是否为 NaN。在数据清洗和异常值处理等场景中非常实用。