Pythonでは、特定の数値が未定義または計算不能であることを示すために、NaN（Not a Number）を使用します。以下に、PythonでNaNを扱う基本的な方法を示します。
NaNの作成
Pythonでは、float関数を使用してNaNを作成できます。
n1 = float("nan")
n2 = float("Nan")
n3 = float("NaN")
n4 = float("NAN")
上記のコードでは、float関数に文字列”nan”を渡してNaNを作成しています。”nan”の大文字小文字は区別されません。
NaNの判定
NaNの判定にはmath.isnan()関数を使用します。
import math
value = float("nan")
print(math.isnan(value)) # Trueが出力される
この関数は、引数がNaNである場合にTrueを返します。
NaNの置換
PandasのDataFrameでは、replace関数を使用してNaNを他の値に置換できます。
import pandas as pd
import numpy as np
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, np.nan], "B": [4, np.nan, 6]})
# NaNを0に置換
df = df.replace(np.nan, 0)
このコードでは、DataFrame内のNaNを0に置換しています。
以上がPythonでNaNを扱う基本的な方法です。データ分析などでNaNを適切に扱うことは重要ですので、これらの方法を覚えておくと便利です。