Hướng dẫn check if string is nan python - kiểm tra xem chuỗi có phải là nan python không

In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
1 (cũng
In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
2, trong các phiên bản mới hơn) kiểm tra các giá trị bị thiếu trong cả mảng số và chuỗi/đối tượng. Từ tài liệu, nó kiểm tra:

Nan trong các mảng số, không/nan trong mảng đối tượng

Ví dụ nhanh:

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(['apple', np.nan, 'banana'])
pd.isnull(s)
Out[9]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool

Ý tưởng sử dụng

In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
3 để thể hiện các giá trị bị thiếu là thứ mà
In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
4 đã giới thiệu, đó là lý do tại sao
In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
4 có các công cụ để đối phó với nó.

DateTimes cũng vậy (nếu bạn sử dụng

In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
6, bạn sẽ không cần chỉ định DTYPE)

In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool

Hướng dẫn check if string is nan python - kiểm tra xem chuỗi có phải là nan python không

NAN là viết tắt của không phải là một số là giá trị dấu phẩy động đại diện cho dữ liệu bị thiếu. Mọi người luôn nhầm lẫn giữa không có và NAN vì nó trông giống nhau, nhưng cả hai đều hoàn toàn khác nhau.NaN because it looks similar, but both are quite different.

Không có dữ liệu là dữ liệu của riêng mình (Nonetype) được sử dụng để xác định giá trị null hoặc không có giá trị nào cả. Không có gì không giống với 0, sai hoặc một chuỗi trống. Mặc dù các giá trị bị thiếu là NAN trong các mảng số, nhưng chúng không có trong các mảng đối tượng.None is a data its own(NoneType) used to define a null value or no value at all. None is not the same as 0, False, or an empty string. While missing values are NaN in numerical arrays, they are None in object arrays.

Để kiểm tra NAN trong Python, & NBSP;

  1. math.isnan (): Nó kiểm tra xem một giá trị là nan (không phải là số), hoặc không.It checks whether a value is NaN (Not a Number), or not.
  2. np.isnan (): Nó kiểm tra NAN và kết quả trả lại như một mảng boolean.It checks for NaN and return result as a boolean array.
  3. pd.isna (): & nbsp; nó phát hiện các giá trị bị thiếu.It detects missing values.
  4. Tạo chức năng của riêng bạn

Sử dụng math.isnan ()

Toán học.isnan () là một phương thức Python tích hợp để kiểm tra xem giá trị có phải là NAN hay không (không phải là số) hay không. Phương thức isnan () trả về true nếu giá trị được chỉ định là nan. Nếu không, nó trả về sai.NaN (Not a Number) or not. The isnan() method returns True if the specified value is a NaN. Otherwise, it returns False.

Cú pháp

math.isnan(num)

Tranh luận

Num & nbsp; là một tham số cần thiết là giá trị cần kiểm tra.num is a required parameter which is the value to check.

Thí dụ

import math

test_data_a = 21
test_data_b = -19
test_data_c = float("nan")

print(math.isnan(test_data_a))
print(math.isnan(test_data_b))
print(math.isnan(test_data_c))

Đầu ra

False
False
True

Sử dụng phương thức np.isnan ()

Phương thức np.isnan () kiểm tra phần tử khôn ngoan cho NAN và trả về kết quả dưới dạng mảng boolean.np.isnan() method tests the element-wise for NaN and returns the result as a boolean array.

import numpy as np

test_data_a = 21
test_data_b = -19
test_data_c = float("nan")

print(np.isnan(test_data_a))
print(np.isnan(test_data_b))
print(np.isnan(test_data_c))

Đầu ra

False
False
True

Sử dụng phương thức np.isnan ()

Phương thức np.isnan () kiểm tra phần tử khôn ngoan cho NAN và trả về kết quả dưới dạng mảng boolean.

Và hàm np.isnan () trả về đúng nếu tìm thấy giá trị nan.pd.isna() is a pandas function that can check if the value is NaN.

import pandas as pd

test_data_a = 21
test_data_b = -19
test_data_c = float("nan")

print(pd.isna(test_data_a))
print(pd.isna(test_data_b))
print(pd.isna(test_data_c))

Đầu ra

False
False
True

Sử dụng phương thức np.isnan ()

Phương thức np.isnan () kiểm tra phần tử khôn ngoan cho NAN và trả về kết quả dưới dạng mảng boolean.

Và hàm np.isnan () trả về đúng nếu tìm thấy giá trị nan.NaN values in Python is to check if the variable is equal to itself. If it is not, then it must be NaN value. Let’s create a function that checks the value to itself.

def isNaN(num):
    return num!= num

data = float("nan")
print(isNaN(data))

Đầu ra

In [24]: s = Series([Timestamp('20130101'),np.nan,Timestamp('20130102 9:30')],dtype='M8[ns]')

In [25]: s
Out[25]: 
0   2013-01-01 00:00:00
1                   NaT
2   2013-01-02 09:30:00
dtype: datetime64[ns]``

In [26]: pd.isnull(s)
Out[26]: 
0    False
1     True
2    False
dtype: bool
0

Sử dụng phương thức np.isnan ()

Phương thức np.isnan () kiểm tra phần tử khôn ngoan cho NAN và trả về kết quả dưới dạng mảng boolean.

Nan == nan python?

NAN không bằng nan nan == np.Nan là sai có thể kích hoạt phản ứng của sự nhầm lẫn và thất vọng. nan == np. nan is False can trigger a reaction of confusion and frustration.

Làm thế nào để bạn kiểm tra nếu đó là Nan?

1. Phương thức isnan (): Để xác định xem một số là nan hay không, chúng ta có thể sử dụng hàm isnan ().Đó là một hàm boolean trả về true nếu một số là nan khác trả về sai.isNaN() Method: To determine whether a number is NaN, we can use the isNaN() function. It is a boolean function that returns true if a number is NaN otherwise returns false.

Làm thế nào để bạn kiểm tra xem một chuỗi không phải là một số trong Python?

Chuỗi python phương thức isNumeric () Phương thức str.isNumeric () kiểm tra xem tất cả các ký tự của chuỗi có phải là ký tự số hay không.Nó sẽ trả về đúng nếu tất cả các ký tự là số và sẽ trả về sai ngay cả khi một ký tự không phải là số.isnumeric() Method The str. isnumeric() checks whether all the characters of the string are numeric characters or not. It will return True if all characters are numeric and will return False even if one character is non-numeric.

Nan có phải là một chuỗi trong gấu trúc không?

Bằng cách sử dụng các phương thức thay thế () hoặc fillna (), bạn có thể thay thế các giá trị NAN bằng chuỗi trống/trống trong gấu trúc DataFrame.NAN là viết tắt của không phải là một số và là một trong những cách phổ biến để thể hiện giá trị dữ liệu bị thiếu trong khung dữ liệu Python/Pandas.NaN stands for Not A Number and is one of the common ways to represent the missing data value in Python/Pandas DataFrame.