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python - np.nan 和 isnull() 对比的区别

coder 2023-08-17 原文

我以为是

data[data.agefm.isnull()]

和

data[data.agefm == numpy.nan]

是等价的。但是不，第一个真正返回 agefm 为 NaN 的行，但第二个返回一个空的 DataFrame。我感谢省略的值总是等于 np.nan，但这似乎是错误的。

agefm 列有 float64 类型:

(Pdb) data.agefm.describe()
count    2079.000000
mean       20.686388
std         5.002383
min        10.000000
25%        17.000000
50%        20.000000
75%        23.000000
max        46.000000
Name: agefm, dtype: float64

请你解释一下，data[data.agefm == np.nan] 到底是什么意思？

最佳答案

np.nan 无法直接与 np.nan...相媲美。

np.nan == np.nan

False

同时

np.isnan(np.nan)

True

还可以

pd.isnull(np.nan)

True

示例
什么都不过滤，因为什么都不等于 np.nan

s = pd.Series([1., np.nan, 2.])
s[s != np.nan]

0    1.0
1    NaN
2    2.0
dtype: float64

过滤掉空值

s = pd.Series([1., np.nan, 2.])
s[s.notnull()]

0    1.0
2    2.0
dtype: float64

使用奇怪的比较行为无论如何都能得到我们想要的。如果 np.nan != np.nan 是 True 那么 

s = pd.Series([1., np.nan, 2.])
s[s == s]

0    1.0
2    2.0
dtype: float64

只是 dropna 

s = pd.Series([1., np.nan, 2.])
s.dropna()

0    1.0
2    2.0
dtype: float64

关于python - np.nan 和 isnull() 对比的区别，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41342609/

pythonisnullcodeprenanpandasnumpy

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