Değerleri sayan bir listem var, aldığım değerlerden biri 'nan'

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

Kaldırmaya çalıştım ama her seferinde bir hata alıyorum

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

Bunu denediğimde:

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''

Soru değişti, bu yüzden cevabı var:

math.isnanBir float argümanı beklediği için dizeler kullanılarak test edilemez . Senin içindecountries kayan sayılar ve dizeler var.

Sizin durumunuzda aşağıdakiler yeterli olmalıdır:

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

Eski cevap

Senin içinde countrieslistede, hazır bilgi 'nan'bir dize değil Python şamandıra olduğu naneşdeğerdir:

float('NaN')

Sizin durumunuzda aşağıdakiler yeterli olmalıdır:

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

Sorun, np.isnan()dize değerlerini doğru şekilde işlememesinden kaynaklanmaktadır. Örneğin, yaparsanız:

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''

Bununla birlikte, pandalar sürümü pd.isnull()sayısal ve dize değerleri için çalışır:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Örneğinizi kullanarak ...

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

Nan, nan (nan! = Nan) ve ülkeler [0] = nan olmadığından, aşağıdakileri gözlemlemelisiniz:

countries[0] == countries[0]
False

Ancak,

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

Bu nedenle, aşağıdakiler çalışmalıdır:

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)]

Bu, tüm NaN'yi kaldırmalıdır. Tabii ki, burada bir dizge değil, gerçek NaN ( np.nan) olduğunu varsayıyorum .

Eksik değerleri şöyle bir listeden kaldırmayı seviyorum:

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

eleman türünü kontrol ederseniz

type(countries[1])

sonuç <class float> , aşağıdaki kodu kullanabilmeniz için olacaktır :

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

numpy fantezi indeksleme kullanın :

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

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

Bunu yapmanın başka bir yolu da şu şekilde filtre kullanmayı içerir :

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

Örneğinizde 'nan'bir dize olduğu için isnan()sadece dizeyi kontrol etmek yerine

bunun gibi:

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

Örneğin Pandaların boş değerler için 'nan' döndüreceğini fark ettim. Bir dizge olmadığı için onu eşleştirmek için bir dizgiye dönüştürmeniz gerekir. Örneğin:

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)