在python3中檢測空值的方法

python3檢測空值的方法？這個問題可能是我們日常學習或工作經常見到的。希望通過這個問題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家帶來的參考內容，讓我們一起來看看吧！

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

# 關于NaN的判斷

python在數據預處理的時候，經常遇到需要對空值進行處理的地方。

空值在python中的表現一般為：

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，因為你會發現，它無法用==進行判斷（這個跟nan的原因有關），這里要從nan的是啥說起。

NaN（not a number），在數學表示上表示一個無法表示的數，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（其本質仍然是一個數，只是他無窮大，因此無法用浮點數表示，比如1/0），而nan則一般表示一個非浮點數（比如無理數）

在數學上inf==inf，且inf == inf+X（X為任意浮點數），而nan != nan，因此在python中判斷一個數是否是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，因此使用這個性質可以判斷這個數是否為nan。

nan的類型，如果硬要歸類的話，應該更像浮點型。

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

要注意的是，nan的類型是float，當對nan進行強制類型轉換時，轉換為整數型時會報錯，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，則是因為被轉型的已經是一個float的nan（np.nan），如果是報第三個錯，則被轉換的是字符串'nan'

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

現在python的大部分普通運算中已經不會出現nan，但是在numpy包中，從list轉換nparray時，如果遇到類型不匹配，或其他問題導致轉換失敗時，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！看完上述內容，你們對python3檢測空值的方法大概了解了嗎？希望文章內容對大家有所幫助。如果想了解更多相關文章內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道。