python判断nan
‘壹’ python怎么判断一个数据是否为数字
NaN是JavaScript里用的吧。。就是非数字的意思。如果要在Python里判断是否数字的话可以用isinstance(a, int) or isinstance(a, float) or isinstance(a, double)这样
‘贰’ Python中怎么判断一个浮点数是NaN
>>> a == 'NaN'
False
>>> a == nan
False
>>> a == float('NaN')
False
>>> isNaN(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: name 'isNaN' is not defined
以上几种方法，都可以试一下
‘叁’ python数据处理怎么筛选掉nan空值
既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。
这里，我们的DataFrame类型的数据集为df，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组，就能得到我们要的数据了
NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))
df_null = df[NONE_VIN]
df_not_null = df[~NONE_VIN]
‘肆’ 在使用python中的concat 函数时,有一个数据显示nan 是怎么回事
说明你的样本数据中有nan值，通常是因为原始数据中包含空字符串或None值引起的。
解决办法是把样本数据中包含nan值的数据剔除，
或者如果样本数据都是数值的话可以把nan值都改成0。
‘伍’ 请教python里有NaN这个东西吗
Python 中表示 Not A Number 使用小写的 nan
可以这样定义一个 nan
a = float('nan')
或者
from decimal import Decimal
a = Decimal('nan')
最常见的计算有 无穷大 减 无穷大 结果为 nan
float('inf') - float('inf')
判断一个数是不是 nan
import math
print(math.isnan(a))
nan 和 nan 的比较关系是 nan != nan
所以如果一个数 自身不等于自身 也可以判断为 nan 类型
另外 numpy 里也有 NaN 的类型，不过不属于 Python 原生就不说了
‘陆’ 数据库中的空值与NULL的区别以及python中的NaN和None
NULL表示：不可用、未赋值、不知道、不适用，它既不是0也不是空格。记住：一个数值与NULL进行四则运算，其结果是NULL
空值和NULL的区别在于，在做count计算的时候：count(field_name)，field_name的值为空值也会被计算在里面（这一行统计有效），而NULL不会
python有两种方式获取数据：
1. 一种是把数据从MySQL中导出到txt或者csv，然后本地读取；
2. 另一种是python直接链接数据库，读取数据；第一种把数据从MYSQL导出后，python读取时，空值和NULL在文件中都为NULL；Python读取之后为NaN
第二种链接数据库后，python能读取表结构，数据库的NULL对应列表中的None以及pandas中的NaN（如果字段类型是时间，则为NaT）。而数据库中的空字符，则被识别为空字符。
‘柒’ python 判断是否包含np.nan
1.使用series.unique() 发现其长度为18
而使用describe()中的count 或者dingdan_df['driver_phone'].value_counts()时为17个value，原因是后两者仅统计非空的值。
查找：
unique()得到的为一个ndarray,从而无法直接用list中的if np.nan in test1:来判断。
list求并交差：
http://blog.chinaunix.net/uid-200142-id-3992553.html
2.dictionary转DataFrame
dict.items()为一个dict_items类型的对象，需要转为list再传入，同时指定列名
gongdan_users=pd.DataFrame(list(gongdan_dic.items()),columns=['driver_phone','counts'])