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python: ¿cómo puedo verificar los valores de NaN?

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Comparación pd.isna, math.isnan y np.isnan y su flexibilidad para tratar con diferentes tipos de objetos.

La siguiente tabla muestra si el tipo de objeto se puede verificar con el método dado:


+------------+-----+---------+------+--------+------+
|   Method   | NaN | numeric | None | string | list |
+------------+-----+---------+------+--------+------+
| pd.isna    | yes | yes     | yes  | yes    | yes  |
| math.isnan | yes | yes     | no   | no     | no   |
| np.isnan   | yes | yes     | no   | no     | yes  | <-- # will error on mixed type list
+------------+-----+---------+------+--------+------+

pd.isna

El método más flexible para verificar diferentes tipos de valores perdidos.


Ninguna de las respuestas cubre la flexibilidad de pd.isna. Tiempo math.isnan y np.isnan volverá True por NaN valores, no puede buscar diferentes tipos de objetos como None o cuerdas. Ambos métodos devolverán un error, por lo que comprobar una lista con tipos mixtos será engorroso. Este mientras pd.isna es flexible y devolverá el booleano correcto para diferentes tipos de tipos:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: missing_values = [3, None, np.NaN, pd.NA, pd.NaT, '10']

In [4]: pd.isna(missing_values)
Out[4]: array([False,  True,  True,  True,  True, False])

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Función de biblioteca C – fabs ()

Clase Java Runtime – javatpoint