Python Numpy:找到list中的np.nan值方法


						这个问题源于在训练机器学习的一个模型时，使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan

报错信息如下： 





ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string. 



刚开始不知道为什么会有这个，后来发现是list中存在nan值

下面是找到nan值的方法： 

简单找到：





import numpy as np



x = np.array([2,3,np.nan,5,

  np.nan,5,2,3])



for item in x:

 if np.isnan(item):

 print('yes')







拿到index数组：





x = np.array([[1,2,3,4],

  [2,3,np.nan,5],

  [np.nan,5,2,3]])

print（np.argwhere(np.isnan(x))）







output： 

array([[1, 2], 

[2, 0]])



然而实际上，有些时候，如果是用pandas读出的数据，在list中print时提示为nan，但用isnan方法却并不能正确判断，会提示TypeError，此时需要用pandas.isnull（）判断该值是否为空

下面是numpy.isnan()的文档



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