【Python常用函数】一文让你彻底掌握Python中的numpy.nan函数

大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。

而大数据分析的基础是学好编程语言。

本文和你一起来探索Python中的nan函数，让你以最短的时间明白这个函数的原理。

也可以利用碎片化的时间巩固这个函数，让你在处理工作过程中更高效。

本文目录

1. 安装numpy包
2. nan函数定义
3. nan函数实例 3.1 查看nan类型 3.2 验证nan是否等于自身 3.3 查看nan与数的比较结果 3.4 nan参与数学运算 3.5 nan参与数组运算

一、安装numpy包

nan是numpy库下的函数，调用需先要安装numpy包。打开cmd，安装语句如下：

pip install numpy

由于numpy库是数据分析最常用的库之一，所以我早就安装过了，再安装会提示如下内容：

二、nan函数定义

在Python的NumPy库中，numpy.nan是一个特殊的浮点值，表示“不是一个数字”(Not a Number)。

import numpy as np 

np.nan
np.NAN
np.NaN

np.nan具有以下特性：

1. np.nan不等于任何值，包括自身。这意味着np.nan == np.nan的结果为False。
2. np.nan与任何数的比较结果都是False。这意味着np.nan < np.nan、np.nan > np.nan和np.nan == np.nan的结果都是False。
3. np.nan是一个有效的数学操作数，可以参与各种数学运算。但是，任何涉及np.nan的算术运算结果都是np.nan。
4. np.nan在数组中不会引起任何数学运算的错误，但会导致结果为np.nan。

三、nan函数实例

1 查看nan类型 首先导入numpy库，查看nan类型，具体代码如下： 2 验证nan是否等于自身 接着验证np.nan是否等于自身，代码如下： np.nan == np.nan 得到结果： False 即np.nan不等于自身。 3 查看nan与数的比较结果 再看下nan与不同数的比较结果。 1.和自身比较，代码如下： np.nan < np.nan 得到结果： False 2.和1比较，代码如下： np.nan < 1 得到结果： False 3.和1000比较，代码如下： np.nan > 1000 得到结果： False 可以发现，结果都为False。我也测试过比较大的数，结果也为False。感兴趣的可以自行测试一下。 4 nan参与数学运算 再看下nan参与数学运算的结果。 1.nan加10000，代码如下： np.nan + 10000 得到结果： nan 2.nan乘5，代码如下： np.nan*5 得到结果： nan 3.nan除1，代码如下： np.nan/1 得到结果： nan 5 nan参与数组运算 最后，看下nan参与数组运算的结果。 1.检查数组中是否有nan值，代码如下： import numpy as np # 创建一个包含 numpy.nan 的数组 arr = np.array([2, np.nan, 4, 5]) # 检查 numpy.nan 的值 np.isnan(arr) 得到结果： array([False, True, False, False]) 2.对含有nan值的数组做加法运算，代码如下： # 对数组进行数学运算 result = arr + 5 result 得到结果： array([ 7., nan, 9., 10.]) 3.对含有nan值的数组求最大值，代码如下： max([2, np.nan, 4, 5]) 得到结果： 5

可以发现通过使用np.nan，可以在数组中表示缺失或无法表示的数值，并参与各种数学运算，而不会导致错误。

至此，Python中的nan函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。