Python pandas读取表格时nan值判断，dataframe中nan值判断，判断表格中nan值的类型，判断数组中nan值的类型

记录以前发现一个很有意思的事情，当用pandas 读取excel或者其他类型的数据时，发现表里面原来有空值的地方用nan来补充了：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example_nan.xlsx')
df.head()

我把它们都装进列表里是这样的格式：

lis = []
for i in df.values:
    lis.append([i[0],i[1],i[2]])

print(lis)

很多时候，我们都需要对里面的nan值判断，那么问题来了，它是什么类型的数据呢？打印一些类型看一看：

print(lis[1][2])
print(type(lis[1][2]))

 没错！他就是float（浮点）类型的格式，那么判断方法一：

if type(lis[1][2]) == float:
    print('yes')

 判断方法二：

if lis[1][2] != lis[1][2]:
    print('yes')

总结，在处理文本数据时，判断nan是非常重要的，因为文本数据都是str，而nan是float，所以一定要记住哦~~~