还有一个诀窍:

arr = [np.nan, None, np.nan]

[i == i if i is not None else False  for i in arr]

输出:

[False, False, False]

注: np.nan == np.nan 返回错误

因此,

arr = [np.nan, None, np.nan, '']
any([i == i if i is not None and i != '' else False  for i in arr])

输出:

False

而且,

arr = [np.nan, None, np.nan, 2]

any([i == i if i is not None and i != '' else False  for i in arr])

输出:

True

计时:

%timeit any([np.nan_to_num(x) for x in arr])

每个回路241_±22____礹s(平均_±标准偏差为7次,每个回路1000次)

%timeit any([isvalid(x) for x in arr])

每个回路20.5_?.95_?s(平均_?标准偏差为7次,每个回路100000次)

%timeit any([i == i if i is not None and i != '' else False  for i in arr])

每个回路2.44μs_±137 ns(平均_±标准偏差7次,每个回路100000次)

您可以定义自己的自定义函数来检查数字是否在有效的输入集中,例如:

def isvalid(number):
    if number is None or np.isnan(number):
        return False
    else:
        return True

any([isvalid(x) for x in data])

编辑:我知道你可能想检查它们中的任何一个是否有效,你可以简单地否定isvalid结果来实现这一点。

另一种方法是将任何NaN转换为有效数字,在这种情况下 0.0 :

In[91]:
any([np.nan_to_num(x) for x in [np.nan, np.NaN, None]])

Out[91]: False

np.nan_to_num 将转换 NaN 到 零 :

In[92]:

[np.nan_to_num(x) for x in [np.nan, np.NaN, None]]
Out[92]: [0.0, 0.0, None]

编辑

这还将处理您更新的示例数据:

In[93]:

any([np.nan_to_num(x) for x in [np.nan, np.NaN, None,'']])
Out[93]: False