create post about python_nan

docs/blog/posts/2024-10-14-python_nan.md

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+---
+slug: not-a-number
+title: Python의 NaN
+date:
+    created: 2024-10-14
+description: >
+    Python의 NaN 다루기
+categories:
+    - Python
+tags:
+    - python
+    - pandas
+---
+
+Python의 NaN 다루기  
+
+<!-- more -->
+
+---
+
+## NaN
+
+`NaN`은 **Not-A-Number**의 약자로, 숫자가 아닌 값들을 나타낸다.  
+
+pandas로 데이터를 처리하다보면 은근히 `NaN`을 다룰 일이 많은데, 몇몇 라이브러리들이 제공하는 `NaN` 여부 검사용 함수들은 입력값이 `str`일 경우 에러를 발생시키기 때문에 Boolean 값을 반환하는 함수를 만들어보았다.  
+
+```python
+def is_nan(x):
+    return (x != x)
+```
+
+!!! note
+    pandas는 테이블 데이터를 읽을 때 빈 셀을 `np.nan`으로 처리하는데, 칼럼 타입은 문자열일 경우[^1]에 정상적으로 데이터를 처리하기 위해 `math.isnan()`, `np.isnan()`으로 `NaN` 여부를 검사하면 정상 데이터가 있을 때 에러가 발생한다.  
+
+    [^1]: 해당 셀에 입력되어야 하는 데이터 타입은 문자열일 경우  
+
+    ```python
+    import math
+
+    print(math.isnan("a"))
+    ```
+    ```
+    Traceback (most recent call last):
+    File "C:\projects\python311\main.py", line 3, in <module>
+        print(math.isnan("a"))
+            ^^^^^^^^^^^^^^^
+    TypeError: must be real number, not str
+    ```
+
+```python
+import math
+
+
+def is_nan(x):
+    return x != x
+
+
+data = ["a", 1, 1.0, math.inf, math.nan, float("nan")]
+for d in data:
+    print(repr(d), is_nan(d))
+```
+```
+'a' False
+1 False
+1.0 False
+inf False
+nan True
+nan True
+```
+
+!!! tip
+    아래와 같이 `pandas.isna()` 함수를 통해 동일한 작업을 처리할 수도 있다.  
+
+    ```python
+    import math
+
+    import pandas as pd
+
+    data = ["a", 1, 1.0, math.inf, math.nan, float("nan")]
+    for d in data:
+        print(repr(d), pd.isna(d))
+    ```
+    ```
+    'a' False
+    1 False
+    1.0 False
+    inf False
+    nan True
+    nan True
+    ```
+
+---
+## Reference
+- [how-to-check-for-nan-values](https://stackoverflow.com/questions/944700/how-to-check-for-nan-values)