python2與python3中如何對(duì)NaN類型數(shù)據(jù)判斷和轉(zhuǎn)換

這篇文章主要介紹python2與python3中如何對(duì)NaN類型數(shù)據(jù)判斷和轉(zhuǎn)換，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

在對(duì)一堆新數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的時(shí)候，遇到了一個(gè)這樣的問題：

ValueError: cannot convert float NaN to integer

一開始是這樣的，我用的jupyter是python35的，使用DataFrame讀入了數(shù)據(jù)，其中有一列是year，默認(rèn)讀入時(shí)是將year這一列轉(zhuǎn)換為了float，所以就有了這樣的現(xiàn)象：

年份都是float類型了，看得我強(qiáng)迫癥都犯了。于是通過這樣的代碼來進(jìn)行強(qiáng)轉(zhuǎn)，于是就報(bào)了上面的錯(cuò)誤了。

df.year = [int(y) for y in df.year]

簡單描述一下問題，其實(shí)就是NaN在python35中無法被強(qiáng)轉(zhuǎn)。

首先說一下，NaN類型在python25中在強(qiáng)轉(zhuǎn)int的時(shí)候默認(rèn)是轉(zhuǎn)換為0的，而在python25之后的版本再進(jìn)行轉(zhuǎn)換的時(shí)候就會(huì)報(bào)以上的錯(cuò)誤。

我們先打印看一下np.nan的類型：

print(type(np.nan))

<type 'float'>

np.nan是float類型，但是在進(jìn)行int轉(zhuǎn)換的時(shí)候就會(huì)報(bào)錯(cuò)。

解決方法：

使用is或者==進(jìn)行判斷是不是NaN，不是NaN進(jìn)行強(qiáng)轉(zhuǎn)int，是則用0代替。

先說一下==和is使用時(shí)的區(qū)別：

is和==都是對(duì)對(duì)象進(jìn)行比較判斷作用的，但對(duì)對(duì)象比較判斷的內(nèi)容并不相同。

如果有a跟b兩個(gè)變量，只有數(shù)值型和字符串型的情況下，a is b才為True，當(dāng)a和b是tuple，list，dict、set或者是實(shí)例化對(duì)象時(shí)，a is b為False。

==是python標(biāo)準(zhǔn)操作符中的比較操作符，用來比較判斷兩個(gè)對(duì)象的value(值)是否相等。

通過下面的代碼可以看出，np.nan==np.nan結(jié)果是False，但是np.nan is np.nan卻是True。

a = np.nan
 
 
print(a == np.nan)
print(a == a)
print(a is np.nan)
print(a is a)
 
 
False
False
True
True

因此，通過每個(gè)元素與自身比較就可以解決了，代碼如下：

year = []
for y in df.year:
 if y == y:
  year.append(int(y))
 else:
  year.append(0)

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