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！
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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