Python 如何断言数据帧值是一个问题

如何断言特定的行/列值为nan？我试图从iloc DataFrame值和将Pandas DataFrame转换为Numpy数组中断言一个值。似乎我可以将值作为np.nan输入，但我不能测试单个值

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
df=pd.DataFrame([
dict（id=1，color='red'），
dict（id=2，color='blue'），
dict（id=3，color=np.nan），
])
assert df.iloc[0，1]=“red”#True
断言df.iloc[1，1]='blue'#True
#断言失败
assert df.iloc[2，1]==np.nan
#断言失败
断言df.to_numpy（）[2][1]==np.nan

您想要什么

assert np.isnan(df.iloc[2, 1])

你想要

assert np.isnan(df.iloc[2, 1])

这里有一个技巧：

assert df.iloc[2, [1]].isna().any()

让我们使用pd。级数方法isna。我们可以将列括起来，强制返回单元素

另一种方法是使用math.isnan或np.isnan

import math

assert math.isnan(df.iloc[2, 1])

这里有一个技巧：

assert df.iloc[2, [1]].isna().any()

让我们使用pd。级数方法isna。我们可以将列括起来，强制返回单元素

另一种方法是使用math.isnan或np.isnan

import math

assert math.isnan(df.iloc[2, 1])