如何在 Python 中从列表中删除 NaN

Python 8月前 1.2K

在 Python 中，NaN（Not a Number）是一种特殊的浮点数，表示无效或未定义的数值。当涉及到数学运算时，NaN 经常出现在计算中。但是，NaN 的存在可能会影响数据分析和机器学习算法的准确性，因此需要从列表中删除。

本文将介绍如何在 Python 中从列表中删除 NaN。我们将首先讨论如何识别 NaN，然后介绍几种常用的方法来删除 NaN。

识别 NaN

在 Python 中，可以使用 math 模块中的 isnan() 函数来判断一个数是否为 NaN。该函数返回 True 如果给定的数是 NaN，否则返回 False。例如：

import math

x = float('nan')
if math.isnan(x):
    print('x is NaN')

输出结果为：

x is NaN

另外，NumPy 库也提供了一个 isnan() 函数，可以用于 NumPy 数组中的 NaN 值。例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(a))

输出结果为：

[False False  True False]

这个输出结果表示第 3 个元素是 NaN。

一旦识别了 NaN 值，就可以使用一些方法将其从列表中删除。下面是几种常用的方法：

可以使用列表推导式来创建一个新列表，其中不包含 NaN 值。例如：

import math

a = [1, 2, float('nan'), 4]
a = [x for x in a if not math.isnan(x)]
print(a)

输出结果为：

[1, 2, 4]

filter() 函数可以用于过滤列表中的元素。可以使用 lambda 表达式和 math.isnan() 函数来过滤出 NaN 值。例如：

import math

a = [1, 2, float('nan'), 4]
a = list(filter(lambda x: not math.isnan(x), a))
print(a)

输出结果为：

[1, 2, 4]

Pandas 是一个用于数据分析的 Python 库。它提供了一些方法来处理 NaN 值。可以使用 dropna() 方法删除包含 NaN 值的行或列。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6, 7]})
df = df.dropna()
print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  4.0

这个输出结果表示删除包含 NaN 值的行后，只剩下了第 1 行。

在删除 NaN 值时，需要注意以下几点：

NaN 值可能会影响数据分析和机器学习算法的准确性。因此，需要在删除 NaN 值之前仔细考虑是否需要删除它们。
在使用列表推导式或 filter() 函数删除 NaN 值时，需要将结果赋值给一个新列表。原始列表不会被修改。
在使用 Pandas 库删除 NaN 值时，需要考虑删除行或列的影响。删除行可能会导致数据丢失，而删除列可能会影响分析结果。
在使用 Pandas 库时，需要注意 NaN 值的类型。如果使用 float 类型的 NaN 值，可能会导致数据类型不一致的错误。可以使用 np.nan 替换 float(‘nan’)，以确保 NaN 值的类型正确。