python2与python3中关于对NaN类型数据的判断和转换方法

关于对NaN类型数据的判断和转换方法，Python2和Python3略有不同。在下面的文本中，我们将详细讲解这两种语言中针对NaN数据的操作方法。

Python2中NaN的判断和转换

Python2中没有专门的NaN类型，一般使用float类型表示NaN，即float('nan')。判断一个数据是否为NaN，可以使用math.isnan()函数，示例如下：

import math

x = float('nan')

if math.isnan(x):
    print("x is NaN")
else:
    print("x is not NaN")

而将NaN类型的数据转换成其他类型的数据，可以使用numpy库中的isnan()和replace()函数，示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, float('nan'), 4, 5, float('nan')])

print(np.isnan(arr))

arr = np.where(np.isnan(arr), 0, arr)

print(arr)

上述代码中，首先创建一个包含NaN数据的numpy数组，然后使用isnan()函数判断该数组中的每个元素是否为NaN，返回一个布尔型的数组。接着，使用replace()函数将所有NaN数据替换成0，得到的新数组内容为[1, 2, 0, 4, 5, 0]。

Python3中NaN的判断和转换

Python3中引入了math库中专门的nan属性来表示NaN类型数据，即math.nan。判断一个数据是否为NaN，可以使用math.isnan()函数。示例如下：

import math

x = math.nan

if math.isnan(x):
    print("x is NaN")
else:
    print("x is not NaN")

而将NaN类型的数据转换成其他类型的数据，与Python2中类似，可以使用numpy库中的isnan()和replace()函数，示例如下：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, math.nan, 4, 5, math.nan])

print(np.isnan(arr))

arr = np.where(np.isnan(arr), 0, arr)

print(arr)

上述代码中，创建一个包含NaN数据的numpy数组，使用isnan()函数判断该数组中的每个元素是否为NaN，返回一个布尔型的数组。然后，使用replace()函数将所有NaN数据替换成0，得到的新数组内容为[1, 2, 0, 4, 5, 0]。

综上所述，Python2和Python3中对NaN数据的判断和转换方法基本相同，只在表示NaN类型和使用不同的方法名上略有区别。而使用numpy库中isnan()和replace()函数，可以比较方便地操作包含NaN数据的数组。