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arrays - np.nan 和 np.NaN 之间的区别

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的不是一个数字，因此它可能会以这种方式处理它，因此会更改数据框中的条目，但我仍然不确定。

标签： arraysnumpynan

解决方案

所以基本上 NaN，NAN并且nan是nan的等价定义

或者换句话说

NaN并且NAN是的别名nan

np.nan
np.NaN
np.NAN

如果您要检查它们的相等性，它会返回False

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

但让

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），也有人说：-

不能使用相等来测试 NaN

您可以从此处查看文档：-

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

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