一、概念 Nan：Not a number Inf：Infinity(无穷大） 当然容易搞混的还有None，None是python中用于标识空缺数据，Nan是nunpy和pandas中用于标识空缺数据，None是一个python特殊的数据类型， 但是NaN却是用一个特殊的float，此处 ...

NAN和INF值处理 首先我们要知道这两个英文单词代表的什么意思： NAN：Not A number，不是一个数字的意思，但是他是属于浮点类型的，所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型。 INF：Infinity，代表的是无穷大的意思，也是属于浮点类型。np.inf表示正无穷大 ...

Python中可以用如下方式表示正负无穷 当涉及 > 和 < 运算时， 所有数都比 -inf 大 ，所有数都比 +inf 小。 nan代表Not A Number（不是一个数），它并不等于0，因为nan不是一个数，所以相关计算都无法得到数字。 正无穷float ...

pandas值替换 data.replace(-np.inf,0,inplace=True) data.fillna(0,inplace=True) 一定要加,inplace=True 否则可能不起作用 ...

NaN&INF定义在一些情况会出现无效的浮点数，例如除0，例如负数求平方根等，像这类情况，获取到的浮点数的值是无效的。 NaN 即 Not a Number 非数字 INF 即 Infinite 无穷大 通常无效浮点数的内存表示方法 ...

numpy中的inf表示一个无限大的正数 结果为： ...

界面 output: ...

我发现在数据处理中非常常见的就是nan值的判断，筛选数据尤为常见， 判断数据是否为nan,前提是np.float类型数组，但在应用于对象数组时会引发TypeError # 返回bool类型 np.isnan(ndarray) 　　 但是np没有直接提供给我们非nan的判断 ...