Numpy / Pandas干净的方法来检查特定值是否为NaN
问题内容：
如何检查给定值是否为NaN？
例如if (a == np.NaN)（无效）
下注之前，请注意：
- Numpy的
isnan方法抛出诸如字符串之类的数据类型错误 - Pandas文档仅提供删除包含NaN的行的方法，或检查DataFrame是否包含NaN的方法。我在问有关检查特定值是否为NaN的问题。
- 相关的Stackoverflow问题和Google搜索结果似乎与检查“是否有NaN值”或“ DataFrame中的哪些值”有关
必须有一种干净的方法来检查给定的值是否为NaN？
问题答案：
您可以使用NaN！=的inate属性。NaN
所以a == a将返回False如果a是NaN
这甚至适用于字符串
例：
In[52]:
s = pd.Series([1, np.NaN, '', 1.0])
s
Out[52]:
0 1
1 NaN
2
3 1
dtype: object
for val in s:
print(val==val)
True
False
True
True
这可以通过向量化的方式完成：
In[54]:
s==s
Out[54]:
0 True
1 False
2 True
3 True
dtype: bool
但您仍然可以isnull在整个系列中使用该方法：
In[55]:
s.isnull()
Out[55]:
0 False
1 True
2 False
3 False
dtype: bool
更新
正如@piRSquared所指出的，如果您进行比较，None==None它将返回True但pd.isnull将返回，True因此取决于您是否想将其None视为NaN仍可==用于比较还是pd.isnull将其None视为NaN
