Jak mogę usunąć Nan z listy Python / NumPy

Question 1

Mam listę zawierającą wartości, jedna z wartości, które otrzymałem, to „nan”

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

Próbowałem go usunąć, ale za każdym razem pojawia się błąd

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

Kiedy próbowałem tego:

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''

Question 2

Pytanie się zmieniło, więc odpowiedź:

Ciągów nie można testować przy użyciu, math.isnanponieważ wymaga to argumentu zmiennoprzecinkowego. Na swojej countriesliście masz liczby zmiennoprzecinkowe i łańcuchy.

W Twoim przypadku powinny wystarczyć:

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

Stara odpowiedź

Na twojej countriesliście literał 'nan'to łańcuch, a nie liczba zmiennoprzecinkowa w Pythonie, nanktóra jest równoważna z:

float('NaN')

W Twoim przypadku powinny wystarczyć:

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

Question 3

Problem wynika z tego, że np.isnan()nie obsługuje poprawnie wartości łańcuchowych. Na przykład, jeśli:

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''

Jednak wersja pandy pd.isnull()działa dla wartości liczbowych i ciągów:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Question 4

Na przykładzie, w którym ...

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

Ponieważ nan nie jest równe nan (nan! = Nan), a kraje [0] = nan, należy przestrzegać następujących zasad:

countries[0] == countries[0]
False

Jednak,

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

Dlatego powinno działać:

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

Question 5

import numpy as np

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

Powinno to usunąć wszystkie NaN. Oczywiście zakładam, że nie jest to tutaj ciąg znaków, ale rzeczywisty NaN ( np.nan).

Question 6

użyj numpy fantazyjnego indeksowania :

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

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

Question 7

jeśli sprawdzisz typ elementu

type(countries[1])

wynik będzie <class float> taki, że możesz użyć następującego kodu:

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

Question 8

Lubię usuwać brakujące wartości z takiej listy:

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

Question 9

W twoim przykładzie 'nan'jest to ciąg, więc zamiast używać isnan()po prostu sprawdź ciąg

lubię to:

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

Question 10

Innym sposobem na zrobienie tego byłoby użycie takiego filtra :

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

Question 11

Zauważyłem, że na przykład Pandy zwracają „nan” dla pustych wartości. Ponieważ nie jest to ciąg, musisz go przekonwertować na jeden, aby go dopasować. Na przykład:

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)

Answer 1

89

Mam listę zawierającą wartości, jedna z wartości, które otrzymałem, to „nan”

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

Próbowałem go usunąć, ale za każdym razem pojawia się błąd

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

Kiedy próbowałem tego:

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''

python numpy user3001937
źródło

4

To wygląda jak łańcuch "nan", a nie rzeczywista wartość NaN.

BrenBarn,

1

tak, to jest ciąg. [x dla x w krajach, jeśli x! = 'nan']

MarshalSHI,

4

if condition == Truejest niepotrzebne, zawsze możesz to zrobić if condition.

przypomnij sobie

Żadne z dotychczasowych rozwiązań nie jest satysfakcjonujące. Mam ten sam problem. Zasadniczo nie działa w przypadku ciągów. Dlatego w twoim przypadku np.isnan('USA')wyśle ten sam komunikat o błędzie. Jeśli znajdę jakieś rozwiązanie, wrzucę je.

Yohan Obadia

Answer 2

4

To wygląda jak łańcuch "nan", a nie rzeczywista wartość NaN.

BrenBarn,

Answer 3

1

tak, to jest ciąg. [x dla x w krajach, jeśli x! = 'nan']

MarshalSHI,

Answer 4

4

if condition == Truejest niepotrzebne, zawsze możesz to zrobić if condition.

przypomnij sobie

Answer 5

Żadne z dotychczasowych rozwiązań nie jest satysfakcjonujące. Mam ten sam problem. Zasadniczo nie działa w przypadku ciągów. Dlatego w twoim przypadku np.isnan('USA')wyśle ten sam komunikat o błędzie. Jeśli znajdę jakieś rozwiązanie, wrzucę je.

Yohan Obadia

Answer 6

127

Pytanie się zmieniło, więc odpowiedź:

Ciągów nie można testować przy użyciu, math.isnanponieważ wymaga to argumentu zmiennoprzecinkowego. Na swojej countriesliście masz liczby zmiennoprzecinkowe i łańcuchy.

W Twoim przypadku powinny wystarczyć:

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

Stara odpowiedź

Na twojej countriesliście literał 'nan'to łańcuch, a nie liczba zmiennoprzecinkowa w Pythonie, nanktóra jest równoważna z:

float('NaN')

W Twoim przypadku powinny wystarczyć:

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

Społeczność
źródło

1

Logicznie rzecz biorąc, to, co mówisz, jest prawdą. Ale ze mną nie wyszło.

user3001937

Wtedy problem tkwi w innym obszarze, tablica, którą podałeś, to ciągi znaków, które math.isnannaturalnie przejdą przez błędy.

Tak ! kiedy

drukuję

1

@ user3001937 Zaktualizowałem odpowiedź na podstawie nowych informacji

2

zhangxaochen: to nie jest sznur, to pływak. Przyjrzyj się uważnie zaktualizowanej odpowiedzi; Lego Stormtroopr jest konwertowane xna ciąg, więc możesz to porównać. nanzawsze zwraca wartość false dla ==, nawet w porównaniu z nan, więc jest to najłatwiejszy sposób porównania.

Bezpłatna Monica Cellio

Answer 7

1

Logicznie rzecz biorąc, to, co mówisz, jest prawdą. Ale ze mną nie wyszło.

user3001937

Answer 8

Wtedy problem tkwi w innym obszarze, tablica, którą podałeś, to ciągi znaków, które math.isnannaturalnie przejdą przez błędy.

Answer 9

Tak ! kiedy

drukuję

Answer 10

1

@ user3001937 Zaktualizowałem odpowiedź na podstawie nowych informacji

Answer 11

2

zhangxaochen: to nie jest sznur, to pływak. Przyjrzyj się uważnie zaktualizowanej odpowiedzi; Lego Stormtroopr jest konwertowane xna ciąg, więc możesz to porównać. nanzawsze zwraca wartość false dla ==, nawet w porównaniu z nan, więc jest to najłatwiejszy sposób porównania.

Bezpłatna Monica Cellio

Answer 12

Problem wynika z tego, że np.isnan()nie obsługuje poprawnie wartości łańcuchowych. Na przykład, jeśli:

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''

Jednak wersja pandy pd.isnull()działa dla wartości liczbowych i ciągów:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Answer 13

Na przykładzie, w którym ...

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

Ponieważ nan nie jest równe nan (nan! = Nan), a kraje [0] = nan, należy przestrzegać następujących zasad:

countries[0] == countries[0]
False

Jednak,

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

Dlatego powinno działać:

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

Answer 14

1

To jedyna odpowiedź, która działa, gdy na liście ciągów znajduje się liczba zmiennoprzecinkowa („nan”)

kmundnic

Answer 15

13

import numpy as np

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

Powinno to usunąć wszystkie NaN. Oczywiście zakładam, że nie jest to tutaj ciąg znaków, ale rzeczywisty NaN ( np.nan).

Ajay Shah
źródło

1

To daje mi błąd: TypeError: ufunc 'isnan' nie jest obsługiwany dla typów danych wejściowych, a wejścia nie mogły być bezpiecznie przekształcone do żadnego obsługiwanego typu zgodnie z regułą rzutowania

``

1

Dlaczego nie po prostu x[~ np.isnan(x)]:? W numpy nie jest potrzebne rozumienie listy. Oczywiście zakładam, że x jest tablicą numpy.

bue

Założyłem, że x nie będzie tablicą numpy, jak sugerowało pytanie.

Ajay Shah

Oczekuje unoszenia się. Nie będzie działać na listach z ciągami znaków @ZakKeirn

Shirish Bajpai

Answer 16

1

To daje mi błąd: TypeError: ufunc 'isnan' nie jest obsługiwany dla typów danych wejściowych, a wejścia nie mogły być bezpiecznie przekształcone do żadnego obsługiwanego typu zgodnie z regułą rzutowania

``

Answer 17

1

Dlaczego nie po prostu x[~ np.isnan(x)]:? W numpy nie jest potrzebne rozumienie listy. Oczywiście zakładam, że x jest tablicą numpy.

bue

Answer 18

Założyłem, że x nie będzie tablicą numpy, jak sugerowało pytanie.

Ajay Shah

Answer 19

Oczekuje unoszenia się. Nie będzie działać na listach z ciągami znaków @ZakKeirn

Shirish Bajpai

Answer 20

użyj numpy fantazyjnego indeksowania :

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

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

Answer 21

5

jeśli sprawdzisz typ elementu

type(countries[1])

wynik będzie <class float> taki, że możesz użyć następującego kodu:

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

Beyran11
źródło

Answer 22

4

Lubię usuwać brakujące wartości z takiej listy:

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

Aaron England
źródło

Answer 23

1

W twoim przykładzie 'nan'jest to ciąg, więc zamiast używać isnan()po prostu sprawdź ciąg

lubię to:

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

Seryjny
źródło

Answer 24

0

Innym sposobem na zrobienie tego byłoby użycie takiego filtra :

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

Sorin Dragan
źródło

Answer 25

Zauważyłem, że na przykład Pandy zwracają „nan” dla pustych wartości. Ponieważ nie jest to ciąg, musisz go przekonwertować na jeden, aby go dopasować. Na przykład:

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)

Jak mogę usunąć Nan z listy Python / NumPy

Odpowiedzi:

Stara odpowiedź