python之NAN和INF值处理方式
作者：静默安然
这篇文章主要介绍了python之NAN和INF值处理方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教
一、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，-np.inf表示负无穷大，一般在出现除数为0的时候为无穷大。比如2/0。
二、NAN一些特点
- NAN和NAN不相等。比如np.NAN != np.NAN这个条件是成立的。
- NAN和任何值做运算，结果都是NAN。
有些时候，特别是从文件中读取数据的时候，经常会出现一些缺失值。缺失值的出现会影响数据的处理。因此我们在做数据分析之前，先要对缺失值进行一些处理。处理的方式有多种，需要根据实际情况来做。一般有两种处理方式：删除缺失值，用其他值进行填充。
三、两种处理方式：删除缺失值，用其他值进行填充
3.1删除缺失值
3.1.1 将数组中的NAN删掉，那么我们可以换一种思路，就是只提取不为NAN的值
3.1.2 删除NAN所在的行（删除后还是二维数组）
3.2用其他值进行填充
有些时候我们不想直接删掉，比如有一个成绩表，分别是数学和英语，但是因为某个人在某个科目上没有成绩，那么此时就会出现NAN的情况，这时候就不能直接删掉了，就可以使用某些值进行替代。
假如有以下表格：
| 数学 | 英语 |
|---|---|
| 59 | 89 |
| 90 | 32 |
| 78 | 45 |
| 34 | NAN |
| NAN | 56 |
| 23 | 56 |
如果想要求每门成绩的总分，以及每门成绩的平均分，那么就可以采用某些值替代。比如求总分，那么就可以把NAN替换成0，如果想要求平均分，那么就可以把NAN替换成其他值的平均值。示例代码如下：
总结
1.NAN: Not A Number的简写，不是一个数字，但是他是属于浮点类型。
2.INF:无穷大，在除数为0的情况下会出现INF。
3.NAN和所有的值进行计算结果都是等于NAN
4.NAN != NAN
5.可以通过np.isnan来判断某个值是不是NAN。
6.处理值的时候，可以通过删除NAN的形式进行处理，也可以通过值的替换进行处理。
7.np.delete比较特殊，他通过axis=0来代表行，而其他大部分函数是通过axis=1来代表行。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。