如何断言数据帧值为 NaN答案

【问题标题】：how to assert a dataframe value is NaN如何断言数据帧值为 NaN
【发布时间】：2020-09-08 20:01:24
【问题描述】：

如何断言特定的 Pandas 行/列值为 nan ？我试图从 iloc DataFrame 值中断言一个值，并将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组。似乎我可以将值作为 np.nan 输入，但我无法测试单个值。

import pandas as pd
import numpy as np

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
assert df.iloc[1, 1] == 'blue' # True

# Assertion fails
assert df.iloc[2, 1] == np.nan 

# Assertion fails
assert df.to_numpy()[2][1] == np.nan

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

你想要的

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

【讨论】：

【解决方案2】：

这里有一个技巧：

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

让我们使用 pd.Series 方法 isna。我们可以将列括起来以强制返回一个单一的元素熊猫系列。

另一种方法是使用 math.isnan 或 np.isnan。

import math

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

【讨论】：