Python 在混合对象类型中查找空值

假设我有以下列表，我想从中识别空值：

>>> import numpy as np
>>> MyList=['Apple',np.nan,4,100.4]
>>> MyList
['Apple', nan, 4, 100.4]
>>> 

由于我的列表包含一个字符串，因此函数

np.isnan（）

将无法工作。因此，我编写了一个函数，首先检查该项是否为浮点，然后检查它是否为null

>>> def isnull(x):
...     if type(x)==np.float:
...         return np.isnan(x)
...     else:
...         return False
... 
>>> [isnull(x) for x in MyList]
[False, True, False, False]
>>> 

---

这是最好的方法吗？

您最好还是抓住

类型错误

：

def isnull(x):
    try:
        return np.isnan(x)
    except TypeError:
        return False

---

这并不是一个很大的改进，但我认为大多数pythonistas在看到

type（something）==somethine\u type

…

时会有点畏缩，你可能最好还是抓住

TypeError

：

def isnull(x):
    try:
        return np.isnan(x)
    except TypeError:
        return False

---

这并不是一个很大的改进，但我认为大多数pythonistas在看到dtype=object的numpy数组时会有些畏缩。你可能想考虑它首先使用熊猫到原生（FLUAT64）类型，沿着线< /P>

import pandas as pd
pd.to_numeric(MyList, errors='coerce')

---

指定errors='concurve'以强制无法解析为数值的字符串变为NaN。列类型应该是dtype:float64，然后

np.isnan（）

check应该可以工作，而且速度也会更快

您有dtype=object的numpy数组。你可能想考虑它首先使用熊猫到原生（FLUAT64）类型，沿着线< /P>

import pandas as pd
pd.to_numeric(MyList, errors='coerce')

指定errors='concurve'以强制无法解析为数值的字符串变为NaN。列类型应该是dtype:float64，然后

np.isnan（）

check应该可以工作，而且速度也会更快