如何在 Python 中将 NaN 值附加到列表或数组

Python 6月前 70

在 Python 中，NaN 表示不是数字（Not a Number），通常用于表示缺失值或无效值。如果我们需要处理数据集中的缺失值或无效值，那么将 NaN 值附加到列表或数组中是一种常见的操作。本文将介绍如何在 Python 中将 NaN 值附加到列表或数组，并提供注意事项和示例。

使用 numpy 库

numpy 是 Python 中常用的数学库，它提供了许多处理数组的函数和方法。使用 numpy 库可以很方便地将 NaN 值附加到数组中。下面是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
arr_with_nan = np.append(arr, np.nan)
print(arr_with_nan)

输出结果为：

[ 1.  2.  3. nan]

可以看到，使用 numpy 库的 append 函数可以将 NaN 值附加到数组中。需要注意的是，numpy 中的 NaN 值是浮点类型，因此如果数组中的元素是整型，那么在附加 NaN 值时会自动转换为浮点型。此外，numpy 还提供了其他函数和方法用于处理 NaN 值，如 isnan、nanmax、nanmin 等。

使用 pandas 库

pandas 是 Python 中常用的数据分析库，它提供了 DataFrame 和 Series 两种数据结构，可以很方便地处理数据集中的缺失值和无效值。使用 pandas 库可以将 NaN 值附加到 Series 或 DataFrame 中。下面是一个示例：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3])
s_with_nan = s.append(pd.Series([np.nan]))
print(s_with_nan)

输出结果为：

0    1.0
1    2.0
2    3.0
0    NaN
dtype: float64

可以看到，使用 pandas 的 append 方法可以将 NaN 值附加到 Series 中。需要注意的是，pandas 中的 NaN 值也是浮点类型，因此如果 Series 中的元素是整型，那么在附加 NaN 值时会自动转换为浮点型。如果要将 NaN 值附加到 DataFrame 中，可以使用 append 方法或 loc 方法。

使用列表

如果不想使用第三方库，也可以使用 Python 自带的列表来附加 NaN 值。下面是一个示例：

lst = [1, 2, 3]
lst.append(float('nan'))
print(lst)

输出结果为：

[1, 2, 3, nan]

可以看到，使用列表的 append 方法可以将 NaN 值附加到列表中。需要注意的是，Python 中的 NaN 值是浮点类型，因此如果列表中的元素是整型，那么在附加 NaN 值时会自动转换为浮点型。

注意事项：

NaN 值在计算时会传播，即如果一个操作包含 NaN 值，那么其结果也会是 NaN 值。因此，在处理数据集中的 NaN 值时需要注意数据的正确性。
在比较 NaN 值时，不能使用等于号（==），而应该使用 isnan 函数。例如，np.nan == np.nan 的结果是 False，而 np.isnan(np.nan) 的结果是 True。
在使用 pandas 库处理数据集中的缺失值时，建议使用 fillna 方法或 dropna 方法来填充或删除 NaN 值，而不是直接附加 NaN 值。
在使用 Python 自带的列表附加 NaN 值时，需要将整型转换为浮点型，否则会抛出 TypeError 异常。