三种判断 nan 类型的方法

我们在使用 pandas 读取表格中的空单元格时，获取到的是 nan 类型。
对于这种类型，可以用 numpy 中的 isnan() 方法来判断，另外，也可以将其转换为字符串再判断其是否是字符串 "nan"。
我直觉一直认为类型判断会比先转换为字符串再判断要快一点，为了验证这个想法，分别在十秒钟循环执行两种操作，然后观察执行次数，次数越高说明执行速度越快。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import time

path = r'C:\Users\lenovo\Documents\SAP\SAP GUI\2620 1.XLSX'
df = pd.read_excel(path)
df_list = np.array(df).tolist()[0][0]

start_time1 = time.time()
n = m = 0

while True:
    now_time = time.time()
    if np.isnan(df_list):
        n += 1
    else:
        n += 1
    if now_time - start_time1 > 10:
        break
    else:
        continue
        
print('十秒内用numpy类型判断的次数:',n)
        
start_time2 = time.time()
while True:
    now_time = time.time()
    if str(df_list) == 'nan':
        m += 1
    else:
        m += 1
    if now_time - start_time2 > 10:
        break
    else:
        continue
        
print('十秒内转化为字符串再判断的次数:',m)

运行结果如图所示：

我们分别看一下两者的字节码指令：

步骤反而是后者多一步，因此可以判断出前者比较慢的原因是在加载 numpy 以及调用 isnan 方法的时候花了较多的时间。

在 @lingping 大佬的提示下，发现用 pandas 自带方法来处理其实空间复杂度更低，我们还是比较一下代码运行时间：

import pandas as pd
import numpy as np
import time

path = r'C:\Users\lenovo\Documents\SAP\SAP GUI\2620 1.XLSX'

n = m = 0

start_time1 = time.time()

while True:
    df = pd.read_excel(path)
    df_list = np.array(df).tolist()[0][0]
    now_time = time.time()

    if str(df_list) == 'nan':
        m += 1
    else:
        m += 1
    if now_time - start_time1 > 10:
        break
    else:
        continue
        
print('十秒内转化为字符串再判断的次数:',m)

start_time2 = time.time()

while True:
    df = pd.read_excel(path)
    now_time = time.time()
    if df['已清项目/未清项目符号'].isnull()[0]:
        n += 1
    else:
        n += 1
    if now_time - start_time2 > 10:
        break
    else:
        continue
        
print('十秒内pandas自带方法判断的次数:',n)

输出结果如下：

速度基本一样，但还是建议使用 pandas 自带的方法，省去了转化为列表所需要的内存空间。