Entfernen nan aus einer Liste

Während Sie versuchen zu arbeiten an einem Projekt mit pandas ich habe ein problem. Ich hatte eine Liste mit nan Wert in es und ich konnte es nicht entfernen.

Habe ich versucht:

incoms=data['int_income'].unique().tolist()
incoms.remove('nan')

Aber es hat nicht funktioniert:

Liste.entfernen Sie(x): x not in list"

Die Liste incoms ist wie folgt:

[75000.0, 50000.0, 0.0, 200000.0, 100000.0, 25000.0, nan, 10000.0, 175000.0, 150000.0, 125000.0]
  • Ich glaube, Sie brauchen, .dropna
  • versuchen pd.dropna()
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InformationsquelleAutor | 2017-08-15
  1. 3

    Was Sie tun können, ist einfach ein gereinigt-Liste, wo Sie nicht die Werte, die, einmal in Zeichenfolgen konvertiert, sind 'nan'.

    Würde der code sein :

    incoms = [incom for incom in incoms if str(incom) != 'nan']
    InformationsquelleAutor zoubida13
  2. 8

    Ich glaube, Sie brauchen dropna für entfernen NaNs:

    incoms=data['int_income'].dropna().unique().tolist()
print (incoms)
[75000.0, 50000.0, 0.0, 200000.0, 100000.0, 25000.0, 10000.0, 175000.0, 150000.0, 125000.0]

    Und wenn alle Werte ganzzahlig sind nur:

    incoms=data['int_income'].dropna().astype(int).unique().tolist()
print (incoms)
[75000, 50000, 0, 200000, 100000, 25000, 10000, 175000, 150000, 125000]

    Oder entfernen NaNs an, indem Sie alle nicht-NaN-Werte numpy.isnan:

    a = data['int_income'].unique()
incoms= a[~np.isnan(a)].tolist()
print (incoms)
[75000.0, 50000.0, 0.0, 200000.0, 100000.0, 25000.0, 10000.0, 175000.0, 150000.0, 125000.0]
    a = data['int_income'].unique()
incoms= a[~np.isnan(a)].astype(int).tolist()
print (incoms)
[75000, 50000, 0, 200000, 100000, 25000, 10000, 175000, 150000, 125000]

    Reine python-Lösung - slowier wenn große DataFrame:

    incoms=[x for x in  list(set(data['int_income'])) if pd.notnull(x)]
print (incoms)
[0.0, 100000.0, 200000.0, 25000.0, 125000.0, 50000.0, 10000.0, 150000.0, 175000.0, 75000.0]
    incoms=[int(x) for x in  list(set(data['int_income'])) if pd.notnull(x)]
print (incoms)
[0, 100000, 200000, 25000, 125000, 50000, 10000, 150000, 175000, 75000]
    InformationsquelleAutor jezrael
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