python float nan

1. 什么是NaN

NaN（Not a Number）是一个特殊的浮点数值，用于表示无效或未定义的数值。在Python中，NaN被定义为float类型的特殊值。当某个数值无法被表示为有效的浮点数时，就会被认为是NaN。

NaN在数学运算中的定义是不确定的。任何与NaN进行算术运算的结果都将得到NaN。NaN无法与任何值相等，包括它自己。

2. 如何表示NaN

在Python中，可以使用float(‘nan’)来表示NaN。这里的’nan’是指字符串，而不是变量。也可以使用math模块中的isnan()函数来检查一个值是否为NaN。

import math

a = float('nan')
b = float('inf')

print(a)  # 输出: nan
print(math.isnan(a))  # 输出: True
print(math.isnan(b))  # 输出: False

3. NaN的特性

NaN具有一些特殊的特性：

3.1 与任何值比较的结果都是False

NaN与任何值都不相等，包括它自己。所以，与NaN进行比较的结果将始终为False。

import math

a = float('nan')
b = 1.23

print(a == b)  # 输出: False
print(a != b)  # 输出: False
print(a == a)  # 输出: False

3.2 任何与NaN进行算术运算的结果都是NaN

无论运算符是加法、减法、乘法还是除法，与NaN进行运算的结果都将是NaN。

import math

a = float('nan')
b = 1.23

print(a + b)  # 输出: nan
print(a - b)  # 输出: nan
print(a * b)  # 输出: nan
print(a / b)  # 输出: nan

3.3 NaN不可靠的平等性

由于NaN与任何值都不相等（包括它自己），在判断NaN是否等于另一个值时需要特别小心。使用math.isnan()函数判断一个值是否为NaN是较为可靠的方式。

import math

a = float('nan')
b = float('nan')

print(a == b)  # 输出: False
print(a != b)  # 输出: True
print(math.isnan(a) and math.isnan(b))  # 输出: True

3.4 NaN在数学函数中的应用

在进行一些数学计算中，对于某些参数无法产生有效结果的情况，通常将结果设为NaN。例如，在对负数取平方根时，结果将是一个虚数，无法用实数表示，此时会返回NaN。

import math

a = -1.0
b = math.sqrt(a)

print(b)  # 输出: nan
print(math.isnan(b))  # 输出: True

4. NaN在数据处理中的应用

NaN经常出现在数据处理的场景中。在实际数据中，可能会出现缺失数据、无意义数据或计算错误等情况。使用NaN可以方便地表示这些无效的数值，并进行相应的处理。

4.1 数据清洗

在数据清洗过程中，经常需要将一些无效的数据标记为NaN，方便后续处理。例如可以使用Pandas库中的replace()函数将指定的值替换为NaN。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, -9999, 4], 'B': ['one', 'two', 'three', 'four']}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.replace(-9999, np.nan)

print(df)

输出：

     A      B
0  1.0    one
1  2.0    two
2  NaN  three
3  4.0   four

4.2 数据计算

在进行数据计算时，可能会遇到缺失值的情况。NaN可以非常方便地处理这些缺失值。在Pandas中，对于包含NaN的数据，可以通过调用相应的数据计算方法（如sum()、mean()等）来忽略NaN值。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

sum_a = df['A'].sum()
mean_b = df['B'].mean()

print(sum_a)  # 输出: 7.0
print(mean_b)  # 输出: 6.7