从列表 python 中删除 nan

如果你经常使用 python 处理数值数据，那么你肯定遇到过 nan （Not a Number）这个值。nan 指的是任意不是数字的值，比如说一个未定义的变量或者是两个相同的值相减。通常情况下，我们可以将 nan 赋值为特殊的值，比如 None 或者 np.nan，来标识缺失值或错误的数据。

当你在 python 中使用 numpy 或者 pandas 库时，你可能会遇到大量的 nan 值，而这些值有时候需要被删除或者替换为其他值。因此，我们需要一种简单的方法来从列表中删除 nan 值，下面是几种方法：

使用列表推导式

列表推导式是 python 最简单和最强大的特性之一。我们可以使用列表推导式来创建一个新的列表，该列表中不包含 nan 值。具体实现如下：

my_list = [1, 2, 3, float('nan'), 5, float('nan')]
new_list = [x for x in my_list if not math.isnan(x)]
print(new_list)  # [1, 2, 3, 5]

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含 nan 值的列表 my_list，然后使用列表推导式创建一个新列表 new_list，该列表中只包含非 nan 值。我们使用 math.isnan() 函数来检查每个值是否是 nan。如果值不是 nan，则将其添加到新列表中。

使用 filter() 函数

filter() 是 python 内置的函数，可以用来过滤序列中的元素。该函数接受一个函数和一个序列作为输入，并返回一个新的序列，其中包含所有满足条件的元素。具体实现如下：

my_list = [1, 2, 3, float('nan'), 5, float('nan')]
new_list = list(filter(lambda x: not math.isnan(x), my_list))
print(new_list)  # [1, 2, 3, 5]

使用 filter() 函数与使用列表推导式非常相似。我们首先创建了一个包含 nan 值的列表 my_list，然后使用 filter() 函数创建一个新列表 new_list，函数 lambda x: not math.isnan(x) 返回一个布尔值，用于判断每个值是否为 nan。如果值不是 nan，则将其添加到新列表中。

使用 pandas 库

pandas 是一种常用的数据分析和处理库，它提供了许多数据处理功能。我们可以使用 pandas 中的 dropna() 函数来删除包含 nan 值的行或列。具体实现如下：

import pandas as pd

my_list = [1, 2, 3, float('nan'), 5, float('nan')]
df = pd.DataFrame({'column_name': my_list})
df = df.dropna()  # 删除包含 nan 值的行或列
new_list = df['column_name'].tolist()
print(new_list)  # [1.0, 2.0, 3.0, 5.0]

在上面的代码中，我们首先将 my_list 列表转换为 pandas 数据帧，然后使用 dropna() 函数删除包含 nan 值的行或列。最后，我们将数据帧转换回列表，并将其存储在 new_list 变量中。

总结

在 python 中，我们可以使用许多方法来删除列表中的 nan 值。无论是使用列表推导式、filter() 函数，还是使用 pandas 库，我们都可以轻松地处理 nan 值。简单而高效的数据处理方法是每个 python 数据科学家和工程师都应该掌握的技能之一。