nan是一个什么值？

        在数据处理中，特别是在使用pandas库时，nan是一个非常常见的术语。nan是“Not a Number”的缩写，用于表示缺失值或无法计算的值。nan代表一个特殊的浮点数值，表示未定义或不可表示的值。例如，在某些数学运算（如 0/0、无穷大减去无穷大等）无法得到一个明确的数值结果时，就会返回 “nan”。

什么是nan值

import math
x = float('nan')
print(math.isnan(x))  # 输出 True

运行结果如下：

True

        换一个值试一下

import math
x = float('nan')
print(math.isnan(x))  # 输出 True
print(x)

        运行结果为：

True
nan

        在pandas中，nan经常与浮点数一起使用，以表示缺失的或不适用的数据点。
例如，如果你有一个包含数值数据的DataFrame，某些数据点可能因为各种原因（如数据输入错误、数据缺失等）而无法计算或获取，这时就可以使用nan来表示这些缺失的数据点。pandas提供了丰富的函数和方法来处理这些nan值，比如dropna()用于删除包含nan值的行或列，fillna()用于用指定的值填充nan值等。

        对于一些严格要求数值完整性和准确性的算法，如某些数学计算（求精确解的方程求解）、精确的统计计算（计算精确均值、方差等），“nan” 值很可能会产生重大影响。例如在计算平均值时，如果数据中有 “nan” 值且没有恰当处理，结果可能不准确或也为 “nan”。线性回归等算法中，如果特征值或目标值存在 “nan”，可能导致训练失败或结果不准确。

        一些机器学习算法在训练过程中可能会自动处理或忽略少量的 “nan” 值。例如，随机森林算法在一定程度上对少量缺失值不太敏感。一些聚类算法可能不太受个别 “nan” 值的影响，因为它们主要基于数据的整体分布模式进行聚类。

处理方法

        删除nan值。

        如果数据集中 “nan” 值的比例较小，且删除这些样本不会对整体数据分布产生重大影响，可以考虑删除包含 “nan” 值的行或列。        例如，在一个包含 1000个样本的数据集里，如果只有几十条样本存在“nan”值，可以将这些样本删除。但如果“nan”值的比例较高，删除可能会导致数据量过少，影响算法的训练效果。对于时间序列数据，删除单个时间点的数据可能会导致数据不连续，需要谨慎考虑。

        也可以填充“nan”值。

        第一种方法，用固定值填充：可以选择用一个特定的值来填充 “nan”，比如 0、均值、中位数等。对于数值型数据，如果数据分布比较均匀，可以用均值填充。例如，一组身高数据中存在 “nan” 值，可以用所有身高数据的平均值来填充。若数据分布有偏态，中位数可能是更好的选择。比如收入数据，可能存在少数高收入值拉高均值的情况，此时中位数更能代表数据的中心趋势。

        第二种方法，用插值法填充：根据周围数据的值进行插值填充。线性插值是一种常见的方法，它假设两个相邻数据点之间的变化是线性的。例如，在时间序列数据中，如果某个时间点的温度值为 “nan”，可以根据前后时间点的温度值进行线性插值。样条插值则更加灵活，可以拟合出更复杂的曲线来进行插值。但计算成本相对较高，适用于对数据精度要求较高的情况。