はじめに

地味に気をつけていないと判定で思わぬミスがあるので、pythonでの0,None,numpy.nanの扱いについてまとめました。

比較まとめ

	0	None	numpy.nan
type()	class <'int'>	class <'NoneType'>	class <'float'>
bool()	False	False	True
他の数値との演算	0で割るとZeroDivisionError	TypeError	numpy.nan
is None	False	True	False
numpy.isnan()	False	False	True
自分との比較	True	True	False

それぞれの判定方法

None

is Noneを使う。

test.py

# NoneだったらFalse, それ以外ならTrueを返す
f = lambda x: True if x is not None else False

f(0)
# -> True
f(numpy.nan)
# -> True
f(None)
# -> False

numpy.nan

math.isnan(), numpy.isnan()を使う、または自分自身と比較する。

test.py

numpy.isnan(0)
# -> False
numpy.isnan(None)
# -> TypeError(Noneが数値でないため)
numpy.isnan(numpy.nan)
# -> True

# 自分自身との比較
0 == 0
# -> True
None == None
# -> True
numpy.nan == numpy.nan
# -> False

0,None,np.nanを判定する

test.py

def judge(data):
    if data is None:
        print('None')
    elif isinstance(data, int):
        print('0 or other number')
    else:
        # 非数
        print('Not A Number')

そもそもNone, numpy.nanって何？

None

型 NoneType の唯一の値です。None は、関数にデフォルト引数が渡されなかったときなどに、値の非存在を表すのに頻繁に用いられます。
python公式Doc

存在しないことを示すための定数。
存在しないからNoneに対する演算はError。

numpy.nan

IEEE 754 floating point representation of Not a Number (NaN).
scipy公式ドキュメント

数ではない浮動小数点を表す数(非数)。
自分自身との比較でFalseを返すのは非数としての特性。

まとめ

地味に判定で引っかかることがあるので、まとめました。
もっとスマートに判定する方法がありそうな気がします。
何かありましたらコメントをお願いします。