Tôi có một danh sách đếm các giá trị, một trong những giá trị tôi nhận được là 'nan'

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

Tôi đã cố gắng xóa nó, nhưng tôi luôn gặp lỗi

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

Khi tôi thử cái này:

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''

Câu hỏi đã thay đổi, vì vậy để có câu trả lời:

Không thể kiểm tra các chuỗi bằng cách sử dụng math.isnanvì điều này mong đợi một đối số float. Trong countriesdanh sách của bạn , bạn có phao và chuỗi.

Trong trường hợp của bạn, những điều sau đây là đủ:

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

Câu trả lời cũ

Trong countriesdanh sách của bạn , nghĩa đen 'nan'là một chuỗi không phải là float Python nantương đương với:

float('NaN')

Trong trường hợp của bạn, những điều sau đây là đủ:

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

Vấn đề xuất phát từ thực tế là np.isnan()không xử lý các giá trị chuỗi một cách chính xác. Ví dụ, nếu bạn làm:

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''

Tuy nhiên, phiên bản gấu trúc pd.isnull()hoạt động cho các giá trị số và chuỗi:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Sử dụng ví dụ của bạn trong đó ...

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

Vì nan không bằng nan (nan! = Nan) và nước [0] = nan, bạn nên quan sát những điều sau:

countries[0] == countries[0]
False

Tuy nhiên,

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

Do đó, những điều sau đây sẽ hoạt động:

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)]

Điều này sẽ loại bỏ tất cả NaN. Tất nhiên, tôi giả định rằng nó không phải là một chuỗi ở đây mà là NaN thực tế ( np.nan).

sử dụng lập chỉ mục ưa thích numpy :

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

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

nếu bạn kiểm tra loại phần tử

type(countries[1])

kết quả sẽ là <class float> vì vậy bạn có thể sử dụng mã sau:

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

Tôi muốn xóa các giá trị bị thiếu khỏi danh sách như sau:

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

Trong ví dụ của bạn 'nan'là một chuỗi, vì vậy thay vì sử dụng isnan()chỉ cần kiểm tra chuỗi

như thế này:

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

Một cách khác để làm điều đó sẽ bao gồm sử dụng bộ lọc như sau:

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

Tôi nhận thấy rằng ví dụ như Pandas sẽ trả về 'nan' cho các giá trị trống. Vì nó không phải là một chuỗi nên bạn cần chuyển đổi nó thành một chuỗi để khớp với nó. Ví dụ:

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)