在 Python 中从列表中移除 NaN

Muhammad Waiz Khan 2023年1月30日 2021年3月21日
  1. 在 Python 中使用 math.isnan() 方法从列表中删除 NaN
  2. 在 Python 中使用 numpy.isnan() 方法从列表中删除 NaN
  3. 在 Python 中从字符串列表中删除 NaN
  4. 在 Python 中使用 pandas.isnull() 方法从列表中删除 NaN
在 Python 中从列表中移除 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'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 valueNaN 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 NaNNoneNaT,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'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'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']

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