python判断为nan

Ⅰ python如何创建一个全是***.nan的numpy数组

在Python中创建一个全为`nan`的numpy数组，其实并不需要复杂的数学变换。最直观的方法是直接利用numpy的特性，避开不必要的公式和技巧。以下是一种简单直接的步骤：

首先，导入numpy库：

<pre>import numpy as np</pre>

然后，使用numpy的`full`函数，设置数组的形状和值为`nan`：

<pre>empty_array = np.full(shape=(任意维度), fill_value=np.nan)</pre>

这里的`shape`参数可以根据需要设定数组的维度，例如`(3, 4)`将创建一个3行4列的全`nan`数组。这样，就得到了一个全是`nan`的numpy数组，无需涉及对数或倍角公式等复杂的数学操作。

这种方法不仅直观，而且效率高，避免了不必要的计算，是创建`nan`数组的推荐做法。记住，有时候简单就是最优解。所以，下次遇到类似问题时，直接使用numpy的内置函数就能快速解决问题了。

Ⅱ python numpy 判断ndarray 中是否有 nan

importnumpyasnp

data=np.array([1,2,3,np.nan,4,np.nan])
#获得一个bool数组
np.isnan(data)

#array([False,False,False,True,False,True],dtype=bool)

#这样可以获得nan的数量
np.isnan(data).sum()
#2

Ⅲ 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。

Ⅳ INF和NAN

在Python中，inf表示正无穷，-inf表示负无穷

在比较的时候，所有的数都比正无穷小，所有的数都比负无穷大

inf和其他数相加减，也都是inf

inf和inf进行运算的话，结果是nan或者inf

nan表示的是 Not a Number ，表示它不是一个数，是不能进行运算的