这篇文章主要介绍Python Numpy如何找到list中的np.nan值，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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这个问题源于在训练机器学习的一个模型时，使用训练数据时提示prepare的数据中存在np.nan

报错信息如下：

ValueError: np.nan is an invalid document, expected byte or unicode string.

刚开始不知道为什么会有这个，后来发现是list中存在nan值

下面是找到nan值的方法：

简单找到：

import numpy as np

x = np.array([2,3,np.nan,5,
  np.nan,5,2,3])

for item in x:
 if np.isnan(item):
 print('yes')

拿到index数组：

x = np.array([[1,2,3,4],
  [2,3,np.nan,5],
  [np.nan,5,2,3]])
print（np.argwhere(np.isnan(x))）

output： 
array([[1, 2], 
[2, 0]])

然而实际上，有些时候，如果是用pandas读出的数据，在list中print时提示为nan，但用isnan方法却并不能正确判断，会提示TypeError，此时需要用pandas.isnull（）判断该值是否为空

下面是numpy.isnan()的文档

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