在 Python 中从列表中移除 NaN
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在 Python 中使用
math.isnan()方法从列表中删除NaN -
在 Python 中使用
numpy.isnan()方法从列表中删除NaN -
在 Python 中从字符串列表中删除
NaN -
在 Python 中使用
pandas.isnull()方法从列表中删除NaN
本教程将探讨各种方法，以从 Python 列表中查找和删除 NaN 值。编程中的 NaN 值表示 Not a Number，这意味着变量的值不是数字。
如果数组或列表中出现 NaN 值，则会在计算中产生问题和错误。我们还将研究从本教程的列表中删除字符串值 nan 的方法。我们可以使用以下方法从列表中删除 NaN 或 'nan' 值。
在 Python 中使用 math.isnan() 方法从列表中删除 NaN
math.isnan(value) 方法采用数字 value 作为输入，如果 value 是 NaN 值，则返回 True，否则返回 False。因此，我们可以使用 math.isnan() 方法检查列表或数字数组中是否存在 NaN 值。
我们需要 math.isnan() 方法，因为 if float('NaN') == float('NaN') 在 Python 中返回 False，或者我们可以说两个 NaN 值在 Python 中不相等。下面的示例代码演示了如何使用 math.isnan() 方法从列表中删除 NaN 值。
import math
mylist = [1,2,float('nan'),8,6,4,float('nan')]
print(mylist)
newlist = [x for x in mylist if math.isnan(x) == False]
print(newlist)
输出：
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
在 Python 中使用 numpy.isnan() 方法从列表中删除 NaN
np.isnan(array) 方法，将 array 作为输入，如果对应的索引的值为 NaN，则返回 True，否则返回 False。
下面的示例代码演示了如何使用 numpy.isnan() 方法从列表中删除 NaN 值：
import numpy as np
mylist = [1,2,float('nan'),8,6,4,float('nan')]
print(mylist)
newlist = [x for x in mylist if np.isnan(x) == False]
print(newlist)
输出：
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
在 Python 中从字符串列表中删除 NaN
现在，让我们假设数字列表已转换为字符串类型，并且我们要检查它是否包含任何 NaN 值。转换为字符串类型后，NaN 值将变成等于'nan'的字符串，并且可以通过将其与'nan'进行比较轻松地检测和删除。
下面的示例代码演示了如何从字符串数据类型列表中删除 NaN 值：
mylist = [1,2,'nan',8,6,4,'nan']
mylist = [str(x) for x in mylist]
print(mylist)
newlist = [x for x in mylist if x != 'nan']
print(newlist)
输出：
['1', '2', 'nan', '8', '6', '4', 'nan']
['1', '2', '8', '6', '4']
在 Python 中使用 pandas.isnull() 方法从列表中删除 NaN
pandas.isnull(obj) 以标量或类似数组的 obj 作为输入，如果值等于 NaN，None 或 NaT，则返回 True，否则返回 False。
示例代码演示了如何使用 pandas.isnull() 方法从 Python 的列表中删除 NaN 值。
import pandas as pd
mylist = [1,2,float('nan'),8,float('nan'),4,float('nan')]
print(mylist)
newlist = [x for x in mylist if pd.isnull(x) == False]
print(newlist)
输出：
[1, 2, nan, 8, nan, 4, nan]
[1, 2, 8, 4]
现在假设我们不知道列表的类型，或者列表是否包含各种数据类型的数据。在这种情况下，我们可以使用 pandas.isnull() 方法，通过将列表中的每个值与'nan'值进行比较，来检查并从列表中删除 NaN 值和'nan'值。
我们可以使用 pandas.isnull() 方法，因为与前面提到的方法不同，如果给出字符串数据类型作为输入，则 pandas.isnull() 方法不会返回错误。因此，我们可以使用 pandas.isnull() 方法从列表或 Python 数组中删除 NaN 和'nan'值。
下面的示例代码演示了如何使用 pandas.isnull() 方法和'nan'值从 Python 列表中删除 NaN 和'nan'值。
import pandas as pd
mylist = ['John',23,'nan','New York',float('nan')]
print(mylist)
newlist = [x for x in mylist if pd.isnull(x) == False and x != 'nan']
print(newlist)
输出：
['John', 23, 'nan', 'New York', nan]
['John', 23, 'New York']