J'ai une liste qui compte des valeurs, l'une des valeurs que j'ai est 'nan'

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

J'ai essayé de le supprimer, mais j'obtiens à chaque fois une erreur

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

Quand j'ai essayé celui-ci:

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''

La question a changé, donc la réponse:

Les chaînes ne peuvent pas être testées en utilisant math.isnancar cela attend un argument float. Dans votre countriesliste, vous avez des flotteurs et des chaînes.

Dans votre cas, ce qui suit devrait suffire:

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

Ancienne réponse

Dans votre countriesliste, le littéral 'nan'est une chaîne et non le flottant Python nanqui équivaut à:

float('NaN')

Dans votre cas, ce qui suit devrait suffire:

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

Le problème vient du fait que np.isnan()ne gère pas correctement les valeurs de chaîne. Par exemple, si vous faites:

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''

Cependant, la version pandas pd.isnull()fonctionne pour les valeurs numériques et de chaîne:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

En utilisant votre exemple où ...

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

Étant donné que nan n'est pas égal à nan (nan! = Nan) et pays [0] = nan, vous devez observer les éléments suivants:

countries[0] == countries[0]
False

cependant,

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

Par conséquent, les éléments suivants devraient fonctionner:

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)]

Cela devrait supprimer tout NaN. Bien sûr, je suppose que ce n'est pas une chaîne ici mais du NaN ( np.nan).

utilisez l' indexation fantaisie numpy :

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

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

si vous vérifiez le type d'élément

type(countries[1])

le résultat sera <class float> que vous pouvez utiliser le code suivant:

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

J'aime supprimer les valeurs manquantes d'une liste comme celle-ci:

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

Dans votre exemple, il 'nan'y a une chaîne, donc au lieu d'utiliser, isnan()vérifiez simplement la chaîne

comme ça:

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

Une autre façon de le faire consisterait à utiliser un filtre comme celui-ci:

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

J'ai remarqué que Pandas, par exemple, renverra «nan» pour les valeurs vides. Comme ce n'est pas une chaîne, vous devez la convertir en une chaîne pour la faire correspondre. Par exemple:

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)