【624】python中nan值判断与处理

python中nan值判断与处理

　　针对计算 metrics 的平均值的时候，最终结果都是 nan，需要提前判断，然后剔除掉。

 

pandas 里面 NaN 判断，如下：

bm_waybill_id	arrive_lat	arrive_lng	recipient_lng	recipient_lat	recipient_address	addr	building	aoi	poi	apart	bdname	unit
0	1605416228578281385	22761864	113802781	113802970	22761484	新恒大厦 (2055)	新恒大厦	NaN	NaN	新恒大厦	NaN	NaN	NaN
1	1608785988487281632	22761906	113802311	113802502	22761873	新恒大厦 (2021)	新恒大厦	NaN	NaN	新恒大厦	NaN	NaN	NaN
2	1603621364281281748	22761972	113802969	113802898	22761959	共和北方永发工业大厦 (管理处(亿安家园))	亿安家园	NaN	亿安家园	共和北方永发工业大厦	NaN	NaN	NaN
3	1603801575162281822	22762342	113802576	113802582	22762356	北方永发科技园 (B栋宿舍楼424房)	北方永发科技园	宿舍楼	北方永发科技园	NaN	NaN	宿舍楼	NaN
4	1603025458596281274	22761689	113801481	113801524	22761670	益源休闲会所 (新和大道路边绿化带集装箱)	益源休闲会所	NaN	NaN	益源休闲会所	NaN	NaN	NaN

　　通过下面判断：pd.isnull()

?

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for i  in range ( len (df)):     if pd.isnull(df.loc[i,  'poi' ]):         has_poi_name[i]  = False

或者使用 pd.isna() 来判断！