np.nan 和 np.NaN 之间的区别答案

【问题标题】：Difference between np.nan and np.NaNnp.nan 和 np.NaN 之间的区别
【发布时间】：2019-04-25 10:55:37
【问题描述】：

np.Nan 和 np.nan 有什么区别吗？根据我的理解，两者都用于空值，但如果你看这里

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

现在如果这些相同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NaN 不是一个数字，所以它可能会以这种方式处理它并因此更改数据框中的条目，但我仍然不确定。

【问题讨论】：

np.nan 是 np.NaN 是 True。他们是别名。
在 pycharm 中，我得到了错误。
@user10089194 你不应该使用相等来测试nans，它总是返回False。即np.nan == np.nan 也是False。但是用is、np.nan is np.NaN 测试身份是True。请参阅 NumPy 文档中的 IEEE 754 Floating Point Special Values。
both are used for null values - 没有。不为空。 “不是数字”。

标签： arrays numpy nan

【解决方案1】：

实际上，即使您测试： np.nan == np.nan 你会得到 false

【讨论】：

【解决方案2】：

基本上就是这样 NaN,NAN 和 nan 是 nan 的等价定义

或者换句话说

NaN 和 NAN 是 nan 的别名

np.nan
np.NaN
np.NAN

如果你要检查它们的相等性，它会返回False

如果你检查所有这 3 个的类型，你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，它会返回 True

即使在文档中（第 4 行）也说：-

不能使用相等来测试 NaNs

您可以从这里查看文档：-

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

【讨论】：