np.nan和np.NaN之间的区别

时间:2018-11-22 18:14:54

标签: arrays numpy nan

np.Nan和np.nan之间有什么区别吗?根据我的理解,两者都用于空值,但如果您查看此处

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


df = pd.DataFrame([[np.nan,2,np.nan,0],[3,4,np.nan,1],[np.nan,np.nan,np.nan,5]],columns=list('ABCD'))
print(df)
print(np.nan == np.NaN)

我得到以下输出:

     A    B   C  D
0  NaN  2.0 NaN  0
1  3.0  4.0 NaN  1
2  NaN  NaN NaN  5
False

Process finished with exit code 0

现在如果它们相同,print(np.nan == np.NaN)应该返回True,为什么数据框中的值填充为NaN

我得到的NaN不是一个数字,因此它可能会这样处理,因此会更改数据帧中的条目,但我仍然不确定。

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

所以基本上 NaNNANnan 是 nan

的等效定义

或者换句话说

NaNNANnan

的别名
np.nan
np.NaN
np.NAN

如果您要检查它们的相等性,它将返回 False

如果您检查所有这 3 个的类型,您会发现它们都是相同的 type(float)

但是让

a=np.NaN
b=np.NAN
c=np.nan

现在,如果您要检查 a、b 和 c 的相等性,它将返回 True

即使在文档(第 4 行)中也说:-

不能使用相等来测试 NaN

您可以从这里查看文档:-

https://numpy.org/doc/stable/user/misc.html?highlight=numpy%20nan

答案 1 :(得分:0)

实际上即使你测试: np.nan == np.nan 你会得到 false