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。
答案 0 :(得分:4)
所以基本上
NaN
、NAN
和 nan
是 nan
或者换句话说
NaN
和 NAN
是 nan
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