У меня есть список, который содержит значения, одно из полученных мной значений - nan

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

Я пытался удалить его, но каждый раз получаю ошибку

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

Когда я попробовал это:

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''

Вопрос изменился, поэтому есть ответ:

Строки не могут быть протестированы с использованием, math.isnanпоскольку ожидается аргумент с плавающей запятой. В вашем countriesсписке есть числа с плавающей запятой и строки.

В вашем случае должно хватить следующего:

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

Старый ответ

В вашем countriesсписке литерал 'nan'- это строка, а не Python с плавающей запятой, nanчто эквивалентно:

float('NaN')

В вашем случае должно хватить следующего:

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

Проблема связана с тем, что np.isnan()строковые значения не обрабатываются правильно. Например, если вы это сделаете:

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''

Однако версия pandas pd.isnull()работает для числовых и строковых значений:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Используя ваш пример, где ...

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

Поскольку nan не равно nan (nan! = Nan), а country [0] = nan, вы должны соблюдать следующее:

countries[0] == countries[0]
False

Однако,

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

Следовательно, должно работать следующее:

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)]

Это должно удалить все NaN. Конечно, я предполагаю, что здесь это не строка, а настоящий NaN ( np.nan).

использовать numpy fancy indexing :

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

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

если вы проверите тип элемента

type(countries[1])

результат будет <class float> таким, что вы можете использовать следующий код:

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

Мне нравится удалять недостающие значения из такого списка:

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

В вашем примере 'nan'это строка, поэтому вместо использования isnan()просто проверьте строку

как это:

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

Другой способ сделать это - использовать такой фильтр :

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

Я заметил, что Pandas, например, вернет nan для пустых значений. Поскольку это не строка, вам нужно преобразовать ее в строку, чтобы она соответствовала. Например:

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)