python判斷是否為nan
A. python中怎麼判斷一個浮點數是NaN
>>> a == 'NaN'
False
>>> a == nan
False
>>> a == float('NaN')
False
>>> isNaN(a)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
NameError: name 'isNaN' is not defined
以上幾種方法，都可以試一下
B. 資料庫中的空值與NULL的區別以及python中的NaN和None
NULL表示：不可用、未賦值、不知道、不適用，它既不是0也不是空格。記住：一個數值與NULL進行四則運算，其結果是NULL
空值和NULL的區別在於，在做count計算的時候：count(field_name)，field_name的值為空值也會被計算在裡面（這一行統計有效），而NULL不會
python有兩種方式獲取數據：
1. 一種是把數據從MySQL中導出到txt或者csv，然後本地讀取；
2. 另一種是python直接鏈接資料庫，讀取數據；第一種把數據從MYSQL導出後，python讀取時，空值和NULL在文件中都為NULL；Python讀取之後為NaN
第二種鏈接資料庫後，python能讀取表結構，資料庫的NULL對應列表中的None以及pandas中的NaN（如果欄位類型是時間，則為NaT）。而資料庫中的空字元，則被識別為空字元。
C. python 判斷是否包含np.nan
1.使用series.unique() 發現其長度為18
而使用describe()中的count 或者dingdan_df['driver_phone'].value_counts()時為17個value，原因是後兩者僅統計非空的值。
查找：
unique()得到的為一個ndarray,從而無法直接用list中的if np.nan in test1:來判斷。
list求並交差：
http://blog.chinaunix.net/uid-200142-id-3992553.html
2.dictionary轉DataFrame
dict.items()為一個dict_items類型的對象，需要轉為list再傳入，同時指定列名
gongdan_users=pd.DataFrame(list(gongdan_dic.items()),columns=['driver_phone','counts'])
D. 認識python中的inf和nan
認識python中的inf和nan
python中的正無窮或負無窮，使用float("inf")或float("-inf")來表示。
這里有點特殊，寫成：float("inf")，float("INF")或者float('Inf')都是可以的。
當涉及 > 和 < 比較時，所有數都比無窮小float("-inf")大，所有數都比無窮大float("inf")小。
相等比較時，float("+inf")與float("+inf")、float("inf")三者相等。即：
同樣地，float("-inf") == float("-inf") 返回也是True。
簡單的加，減，乘操作，還是會返回無窮。
特別地，0 * float('inf') 結果為：nan
float('inf') / float('inf') 結果為：nan
float('inf') - float('inf') 結果為：nan
float('-inf') - float('-inf') 結果也為：nan
nan代表Not A Number（不是一個數），它並不等於0
因為nan不是一個數，所以相關計算都無法得到數字。
所有涉及nan的操作，返回的都是nan。
結果都是：nan
比較操作時，返回的都是False
特別注意兩個float('nan')並不相等！
python中可以用math.isinf()與math.isnan()來判斷數據是否為inf或nan。
numpy中也有相類似的方法可用來判斷數據。
動手測試題：
0 / float('inf') == 0 / float('-inf') 結果是True 還是False？
參考資料：
Python 關於正負無窮float(『inf』)的一些用法
https://blog.csdn.net/shennongzhaizhu/article/details/51997887
Stackoverflow.com上的問答：What is inf and nan?
https://stackoverflow.com/questions/17628613/what-is-inf-and-nan