Les manipulateurs de tables de données les connaissent bien.

Ces cases vides qui donnent naissance à des valeurs étranges, que l’on trouve sous le nom de « NaN » (pour « Not a Number« ).

Bien qu’utiles pour indiquer l’absence de valeur, les occurrences de NaN peuvent bouleverser des codes même très simples.

Dès lors, il apparaît nécessaire de mener une traque aux NaN.

Cela a généralement lieu dans une phase de nettoyage des données.

math.isnan(x)

🤠Exemple :

Voici une illustration de comment l’on peut effectuer un test de NaN en Python :

import math

a = float("nan")
result_a = math.isnan(a)
print(f"Question : a est-il NaN ?\nRéponse : {result_a}")

b = 3.1415
result_b = math.isnan(b)
print(f"Question : b est-il NaN ?\nRéponse : {result_b}")

La variable a est manifestement un NaN et la fonction math.isnan va donc renvoyer un booléen dont la valeur est True.

La variable b n’est manifestement pas un NaN et la fonction math.isnan va donc renvoyer un booléen dont la valeur est False.