本教程旨在指导如何使用Python准确地从JSON数据中移除NaN（非数字）值。文章将详细阐述NaN与null（Python中的None）的区别，并提供一个基于math.isnan()的健壮解决方案，以实现选择性地过滤掉包含NaN的键值对，从而确保数据纯净性，同时保留合法的null值。
引言：理解JSON中的NaN与Null
在数据处理和交换中，json（javascript object notation）是一种广泛使用的轻量级数据格式。然而，在从数据库、科学计算或数据分析工具（如pandas）导出数据时，我们经常会遇到两种特殊的值：nan（not a number，非数字）和null。尽管它们都表示“缺失”或“无效”的概念，但在语义和处理方式上却有着本质的区别：
NaN: 通常来源于浮点数运算的无效结果（如0/0，sqrt(-1)）或数据集中表示缺失的浮点数。在Python中，NaN由float(‘nan’)表示，它是一个浮点数类型。一个关键特性是NaN不等于自身（NaN != NaN），这使得直接比较变得复杂。Null: 在JSON中表示一个空值或缺失值，对应于Python中的None。它是一个独立的类型，与数字类型无关，并且可以被视为有效但为空的数据。
我们的目标是精确地移除JSON数据中所有值为NaN的键值对，同时保留值为null（Python中的None）的键值对。例如，{“height”: null}应该被保留，而{“weight”: NaN}则应该被移除。
核心挑战：识别NaN的特殊性
由于NaN != NaN的特性，我们不能简单地使用value == float(‘nan’)来判断一个值是否为NaN。Python的math模块提供了一个专门用于此目的的函数：math.isnan()。
为了准确识别一个值是否为NaN，我们需要两个条件：
类型检查: 确保该值首先是一个浮点数类型。因为math.isnan()只适用于浮点数。NaN判断: 使用math.isnan()来确认这个浮点数是否确实是NaN。
因此，判断一个值value是否为NaN的可靠条件是 isinstance(value, float) and math.isnan(value)。
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解决方案：构建NaN移除函数
我们将创建一个辅助函数remove_nans，它接收一个字典对象，并返回一个移除了所有NaN键值对的新字典。这个函数将利用字典推导式和上述的NaN识别逻辑。
首先，假设我们有一个包含多个JSON对象的列表，其中一些对象包含NaN和null值：
import mathimport json# 模拟输入JSON数据# 注意：在实际的JSON文件中，NaN通常会被json.loads()转换为float('nan')# 或者在序列化时被json.dumps()转换为null。# 这里我们直接构造Python对象来模拟解析后的数据。data = [ { "name": "John Doe", "age": 30, "height": None, # JSON null "weight": float('nan'), # JSON NaN "city": "New York" }, { "name": "Jim Hanks", "age": float('nan'), "height": float('nan'), "weight": float('nan'), "occupation": None }, { "id": 101, "value": 123.45, "status": "active" }]print("原始数据示例:")for item in data: print(item)print("-" * 30)# 定义移除NaN的函数def remove_nans(obj): """ 从字典对象中移除所有值为NaN的键值对。 保留None（JSON null）值。 """ # 使用字典推导式遍历所有键值对 # 条件：如果值不是浮点数NaN，则保留该键值对 return { key: value for key, value in obj.items() if not (isinstance(value, float) and math.isnan(value)) }# 应用函数到数据列表中的每个字典processed_data = [remove_nans(row) for row in data]print("处理后的数据示例:")for item in processed_data: print(item)
代码解析：
import math 和 import json: 导入必要的模块。math用于isnan函数，json虽然在此示例中直接构造了Python对象，但在实际应用中会用于加载和保存JSON文件。data: 这是一个列表，其中包含了多个字典，每个字典代表一个JSON对象。我们手动将NaN表示为float(‘nan’)，将null表示为None，以模拟JSON解析后的Python对象。remove_nans(obj) 函数:它接收一个字典obj作为输入。{key: value for key, value in obj.items() if …} 是一个字典推导式，它遍历输入字典的所有键值对。if not (isinstance(value, float) and math.isnan(value)) 是核心过滤条件。isinstance(value, float) 检查value是否为浮点数类型。math.isnan(value) 检查该浮点数是否为NaN。not (…) 表示只有当value不是一个NaN浮点数时，才将该键值对保留在新字典中。例如，如果value是None，isinstance(None, float)为False，整个条件not (False and …)为True，所以None会被保留。如果value是float(‘nan’)，isinstance(float(‘nan’), float)为True，math.isnan(float(‘nan’))为True，整个条件not (True and True)为False，所以float(‘nan’)会被移除。processed_data = [remove_nans(row) for row in data]: 使用列表推导式，将remove_nans函数应用于data列表中的每个字典，生成一个全新的、经过清洗的字典列表。
完整示例代码
为了展示一个更完整的流程，包括从JSON字符串加载数据和最终输出，我们可以结合json模块：
import mathimport json# 模拟原始JSON字符串数据# 注意：在JSON标准中，NaN不是一个合法的字面量。# 通常，float('nan')在json.dumps时会被转换为null。# 但如果JSON文件是从某些非标准源生成，可能包含字符串"NaN"。# 本教程假设我们处理的是解析后Python对象中的float('nan')。json_string = """[ { "name": "John Doe", "age": 30, "height": null, "weight": NaN, "city": "New York" }, { "name": "Jim Hanks", "age": NaN, "height": NaN, "weight": NaN, "occupation": null }, { "id": 101, "value": 123.45, "status": "active" }]"""# 为了让json.loads能够处理非标准的"NaN"字符串，需要自定义parse_constant# 否则，如果json_string中直接是"NaN"，json.loads会报错。# 如果实际JSON文件中的NaN是"null"，则不需要这一步。# 这里我们假设数据源已经正确地将NaN转换为Python的float('nan')。# 如果json_string中直接是NaN，需要这样处理：# import re# json_string_parsed = re.sub(r'NaN', 'null', json_string) # 或者其他处理# data_from_json = json.loads(json_string_parsed)# 更直接模拟问题中的情况，假设json.loads能够处理或我们直接构造了包含float('nan')的Python对象# 实际的json.loads()默认会将NaN转换为null，除非自定义parser。# 因此，为了匹配问题中“weight: NaN”在Python中被识别为float('nan')的场景，# 我们直接使用前面构造的Python对象来演示。data_from_json = [ { "name": "John Doe", "age": 30, "height": None, "weight": float('nan'), "city": "New York" }, { "name": "Jim Hanks", "age": float('nan'), "height": float('nan'), "weight": float('nan'), "occupation": None }, { "id": 101, "value": 123.45, "status": "active" }]print("--- 原始数据（Python对象形式）---")print(json.dumps(data_from_json, indent=2, default=lambda x: str(x) if math.isnan(x) else x)) # 打印时将NaN转换为字符串显示# 定义移除NaN的函数def remove_nans(obj): """ 从字典对象中移除所有值为NaN的键值对。 保留None（JSON null）值。 """ return { key: value for key, value in obj.items() if not (isinstance(value, float) and math.isnan(value)) }# 应用函数到数据列表中的每个字典processed_data = [remove_nans(row) for row in data_from_json]print("n--- 处理后的数据（Python对象形式）---")print(json.dumps(processed_data, indent=2))# 期望的JSON输出格式：# { "name": "John Doe", "age": 30, "height": null, "city": "New York" }# { "name": "Jim Hanks", "occupation": null }# { "id": 101, "value": 123.45, "status": "active" }
运行上述代码，你会看到weight、age和height中所有float(‘nan’)值对应的键值对都被成功移除，而null（None）值则被保留。
注意事项与最佳实践
输入数据格式的假设: 本教程的核心是处理Python对象中float(‘nan’)形式的NaN。
如果JSON文件中的NaN是字符串”NaN”: json.loads()在默认情况下会报错，因为”NaN”不是一个合法的JSON值。你需要预处理JSON字符串（例如使用str.replace(‘”NaN”‘, ‘null’)）或提供自定义的parse_constant函数给json.loads()。json.dumps()的默认行为: 当将包含float(‘nan’)的Python对象序列化为JSON字符串时，json.dumps()通常会将float(‘nan’)转换为null。如果你的目标是输出一个不含null的JSON，那么在序列化之前移除NaN是必要的。
处理嵌套结构: 上述remove_nans函数仅适用于单层字典。如果你的JSON数据包含嵌套的字典或列表，你需要一个递归函数来遍历所有层级。
def remove_nans_recursive(obj): if isinstance(obj, dict): return { key: remove_nans_recursive(value) for key, value in obj.items() if not (isinstance(value, float) and math.isnan(value)) } elif isinstance(obj, list): return [remove_nans_recursive(elem) for elem in obj] else: # 对于非字典、非列表的叶子节点，直接返回其值 # 确保NaN浮点数不被保留 if isinstance(obj, float) and math.isnan(obj): return None # 或者其他处理，这里为了兼容可以返回None，但通常应该在父级被过滤 return obj
请注意，在递归版本中，如果一个叶子节点是NaN，它最终会被父级字典的过滤条件移除。如果递归到它本身，它会被if isinstance(obj, float) and math.isnan(obj): return None处理。更严谨的做法是让父级负责过滤，因此叶子节点可以直接返回obj。
# 改进后的递归版本，确保过滤逻辑在字典层级生效def remove_nans_recursive_v2(obj): if isinstance(obj, dict): cleaned_dict = {} for key, value in obj.items(): if not (isinstance(value, float) and math.isnan(value)): cleaned_dict[key] = remove_nans_recursive_v2(value) return cleaned_dict elif isinstance(obj, list): return [remove_nans_recursive_v2(elem) for elem in obj] else: return obj # 非字典、非列表的叶子节点直接返回
性能考量: 对于非常大的JSON文件或数据流，一次性加载到内存并处理可能效率低下。在这种情况下，可以考虑使用迭代器或流式解析库（如ijson）来逐块处理数据。
None与NaN的区分: 再次强调，本教程的解决方案精确地区分了None和NaN。如果你也想移除null值，只需修改过滤条件，例如 if value is not None and not (isinstance(value, float) and math.isnan(value))。
总结
通过本教程，我们学习了如何在Python中利用math.isnan()函数，结合类型检查，高效且精确地从JSON数据中移除NaN值。这种方法不仅能够处理常见的NaN场景，还能确保null值得到正确保留，从而满足严格的数据清洗要求。掌握这一技巧对于任何处理外部数据源并需要维护数据质量的Python开发者都至关重要。
以上就是Python数据清洗：高效移除JSON文件中的NaN值的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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