如何从列表中删除 nan 值答案

【问题标题】：How to remove nan value from a list如何从列表中删除 nan 值
【发布时间】：2018-09-23 06:23:00
【问题描述】：

我有一个名为 Ave 的列表。Ave[0] 如下所示：

[array([ nan]),
 array([ 0.03030303]),
 array([ 0.025]),
 array([ 0.03546099]),
 array([ 0.02877698]),
 array([ 0.05343511]),
 array([ nan]),
 array([ nan])]

我需要从 Ave 中的每个列表中删除 nan 值。我的代码运行缓慢：

for j in range(len(Ave)):
    c=0
    while c<8:
        for i in range(len(Ave[j])):
            if np.isnan(Ave[j][i])==True:
                del Ave[j][i]
                break
            c=c+1

如果有人给我更快的代码，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

你在使用numpy吗？如果是，请更新您的标签。
你到底想做什么？列表总是长度为 8 吗？ numpy 数组总是只有 1 个元素吗？更多详细说明可以帮助我们帮助您。

标签： python list numpy for-loop nan

【解决方案1】：

你也可以使用itertools.filterfalse:

Ave
# [array([nan]), array([0.03030303]), array([0.025]), array([0.03546099]), array([0.02877698]), array([0.05343511]), array([nan]), array([nan])]

list(itertools.filterfalse(np.isnan, Ave))
# [array([0.03030303]), array([0.025]), array([0.03546099]), array([0.02877698]), array([0.05343511])]

或者如果Ave 嵌套更深：

AveAveAve = np.random.randint(0, 3, (5, 5, 1))
AveAveAve = np.random.random((5, 5, 1)) * AveAveAve / AveAveAve
AveAveAve = list(map(list, AveAveAve))
AveAveAve
# [[array([0.25051587]), array([nan]), array([0.93294353]), array([0.45979654]), array([0.46274847])],
#  [array([nan]), array([0.36631801]), array([0.18432189]), array([0.10408241]), array([nan])],
#  [array([0.73367427]), array([0.93523268]), array([0.33142847]), array([nan]), array([0.84569255])],     
#  [array([0.95316363]), array([0.67298091]), array([0.06368582]), array([0.22668049]), array([0.14361035])],
#  [array([0.66480064]), array([0.91260134]), array([0.10735208]), array([0.55708037]), array([0.6402967])]]

list(map(list, map(itertools.filterfalse, itertools.repeat(np.isnan), AveAveAve)))
# [[array([0.25051587]), array([0.93294353]), array([0.45979654]), array([0.46274847])],
#  [array([0.36631801]), array([0.18432189]), array([0.10408241])],
#  [array([0.73367427]), array([0.93523268]), array([0.33142847]), array([0.84569255])],
#  [array([0.95316363]), array([0.67298091]), array([0.06368582]), array([0.22668049]), array([0.14361035])],
#  [array([0.66480064]), array([0.91260134]), array([0.10735208]), array([0.55708037]), array([0.6402967])]]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用列表推导：

ave = [ [ n for n in row if not np.isnan(n)] for row in ave ]

请注意，您的示例数据有点模棱两可，因为不清楚“Ave[0] 如下所示”是否意味着该列表具有三个维度或只有两个维度。您似乎不太可能想要一个第二维包含单元素数组列表的 3D 列表。 NaN 清理的结果将生成包含 0 或 1 个元素的数组列表的行。

如果这确实是您正在使用的，那么解决方案中需要再嵌套一个列表理解，此时我建议将其分解为具有中间结果的步骤。

例如：

clearNaN  = lambda numberArray : [ n for n in numberArray if not np.isnan(n) ]
clearList = lambda arrayList   : [ clearNaN(arr) for arr in arrayList ] 
Ave       = [ clearList(row) for row in Ave ]

【讨论】：

【解决方案3】：

如果我正确理解您的问题，这是一种方法。

请注意，保存数组列表是低效的。建议尽可能将数据保存在单个 numpy 数组中。

from numpy import array, isnan, nan

Ave = [array([ nan]),
       array([ 0.03030303]),
       array([ 0.025]),
       array([ 0.03546099]),
       array([ 0.02877698]),
       array([ 0.05343511]),
       array([ nan]),
       array([ nan])]

A = array(Ave)
res = list(map(array, A[~isnan(A)]))

# [array(0.03030303),
#  array(0.025),
#  array(0.03546099),
#  array(0.02877698),
#  array(0.05343511)]

【讨论】：