Question

在我的代码为：

的字符串数组中使用numpy找不到nan条目

for x in X_cat:
    if x == np.nan:
        print('Found')

我知道列表中有2个条目，但代码运行时没有打印任何内容。同样，如果我用'nan'替换np.nan我的最终目标是用最常见的字符串替换nan。

Answer 1

这是因为将任何与NaN进行比较，包括 NaN，是False。因此，即使x为np.nan，print也不会运行。（事实上，过去是检查某些东西是否为NaN的可接受方式，因为没有其他IEEE754浮点值具有该属性。）

使用np.isnan(x)检查x是否为NaN。

Answer 2

您需要使用np.isnan检查x代表NaN：

for x in X_cat:
    if np.isnan(x):
        print('Found')

np.nan == np.nan会返回False，因此这里的直接比较毫无意义。在numpy docs

中查找有关isnan的更多信息

Answer 3

没有足够的声誉来评论Thibaut的答案，但为了简化它： nan-string可以是np.str_(np.nan)甚至str(np.nan)。

x = np.array(['hello', np.nan, 'world', np.nan], dtype=object)

x[np.where(x.astype(str)==str(np.nan))] = 'mostcommonstring'

Answer 4

程序员有时会使用

NaN作为方便的“填充程序”，它可以像数字一样行动并且无声地传播。但是在数学上，NaN表示像0/0这样的表达式，基本上可以是任意数字（如果a = 0 / 0，a * 0 = 0，因此a可以是任何数字）

除了极小的概率外，“任何可能的数字”==“任何可能的数字”都是False。

一旦你进入nan和inf值（只是试着绕过1+2+3+4+5+... = -1/12），平等就是一个愚蠢的概念。只需使用提供的功能，如np.isnan。

Answer 5

你根本找不到字符串数组中的np.nan，因为np.nan是一个数字，而不是字符串，而numpy数组中的所有元素必须具有相同的类型。

Answer 6

在字符串数组中，您只能执行字符串比较。您必须以字符串格式初始化nan。

nan_str = str_np.array([np.nan]).astype(str)[0]

并通过初始化一个像您描述的那样的数组：

x = np.array(['hello', np.nan, 'world', np.nan], dtype=object)

然后您可以将这些nan替换为我认为最常见的字符串mostcommonstring：

x[np.where(x.astype(str)==str_nan)]='mostcommonstring'