ฉันมีรายการที่นับค่าหนึ่งในค่าที่ฉันได้คือ 'nan'

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

ฉันพยายามลบออก แต่ทุกครั้งก็ได้รับข้อผิดพลาด

cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)]
TypeError: a float is required

เมื่อฉันลองสิ่งนี้:

cleanedList = cities[np.logical_not(np.isnan(countries))]
cleanedList = cities[~np.isnan(countries)]

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

คำถามมีการเปลี่ยนแปลงเพื่อให้มีคำตอบ:

ไม่สามารถทดสอบสตริงโดยใช้math.isnanเนื่องจากคาดว่าจะมีอาร์กิวเมนต์ลอย ในcountriesรายการของคุณคุณมีลอยและสตริง

ในกรณีของคุณสิ่งต่อไปนี้ควรเพียงพอ:

cleanedList = [x for x in countries if str(x) != 'nan']

คำตอบเก่า

ในcountriesรายการของคุณลิเทอรัล'nan'เป็นสตริงไม่ใช่ Python float nanซึ่งเทียบเท่ากับ:

float('NaN')

ในกรณีของคุณสิ่งต่อไปนี้ควรเพียงพอ:

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

ปัญหามาจากข้อเท็จจริงที่np.isnan()ไม่สามารถจัดการกับค่าสตริงได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่นหากคุณทำ:

np.isnan("A")
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

อย่างไรก็ตามเวอร์ชันของแพนด้าpd.isnull()ใช้ได้กับค่าตัวเลขและสตริง:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

โดยใช้ตัวอย่างของคุณโดยที่ ...

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

เนื่องจาก nan ไม่เท่ากับ nan (nan! = nan) และประเทศ [0] = nan จึงควรปฏิบัติดังนี้

countries[0] == countries[0]
False

อย่างไรก็ตาม

countries[1] == countries[1]
True
countries[2] == countries[2]
True
countries[3] == countries[3]
True

ดังนั้นสิ่งต่อไปนี้ควรใช้งานได้:

cleanedList = [x for x in countries if x == x]

import numpy as np

mylist = [3, 4, 5, np.nan]
l = [x for x in mylist if ~np.isnan(x)]

สิ่งนี้ควรลบ NaN ทั้งหมด แน่นอนฉันคิดว่ามันไม่ใช่สตริงที่นี่ แต่เป็น NaN ( np.nan) จริง

ฉันต้องการลบค่าที่ขาดหายไปจากรายการดังนี้:

list_no_nan = [x for x in list_with_nan if pd.notnull(x)]

หากคุณตรวจสอบประเภทองค์ประกอบ

type(countries[1])

ผลลัพธ์จะเป็น<class float> เพื่อให้คุณสามารถใช้รหัสต่อไปนี้:

[i for i in countries if type(i) is not float]

ใช้การจัดทำดัชนีแฟนซีที่เป็นตัวเลข:

In [29]: countries=np.asarray(countries)

In [30]: countries[countries!='nan']
Out[30]: 
array(['USA', 'UK', 'France'], 
      dtype='|S6')

อีกวิธีหนึ่งในการทำเช่นนี้ ได้แก่ การใช้ตัวกรองเช่นนี้:

countries = list(filter(lambda x: str(x) != 'nan', countries))

ในตัวอย่างของคุณ'nan'คือสตริงแทนที่จะใช้isnan()เพียงแค่ตรวจสอบสตริง

แบบนี้:

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

ฉันสังเกตว่าตัวอย่างเช่น Pandas จะคืนค่า 'nan' สำหรับค่าว่าง เนื่องจากไม่ใช่สตริงคุณจึงต้องแปลงเป็นสตริงเพื่อให้จับคู่ได้ ตัวอย่างเช่น:

ulist = df.column1.unique() #create a list from a column with Pandas which 
for loc in ulist:
    loc = str(loc)   #here 'nan' is converted to a string to compare with if
    if loc != 'nan':
        print(loc)