カウント値のリストがあります。取得した値の1つは「nan」です。

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

削除しようとしましたが、毎回エラーが発生します

cleanedList = [x for x in countries if (math.isnan(x) == True)]
TypeError: a float is required

私がこれを試したとき：

cleanedList = cities[np.logical_not(np.isnan(countries))]
cleanedList = cities[~np.isnan(countries)]

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

質問が変わったので、答えがあります：

math.isnanこれはfloat引数を想定しているため、を使用して文字列をテストすることはできません。あなたにはcountriesリスト、あなたは山車と文字列を持っています。

あなたの場合、以下で十分です：

cleanedList = [x for x in countries if str(x) != 'nan']

古い答え

あなたのcountriesリストでは、リテラル'nan'は次nanと同等のPythonfloatではなく文字列です。

float('NaN')

あなたの場合、以下で十分です：

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

問題は、np.isnan()文字列値を正しく処理しないという事実に起因します。たとえば、次の場合：

np.isnan("A")
TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

ただし、パンダバージョンpd.isnull()は数値と文字列値に対して機能します。

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

あなたの例を使用して...

countries= [nan, 'USA', 'UK', 'France']

nanはnan（nan！= nan）およびcountries [0] = nanと等しくないため、次の点に注意する必要があります。

countries[0] == countries[0]
False

しかしながら、

countries[1] == countries[1]
True
countries[2] == countries[2]
True
countries[3] == countries[3]
True

したがって、以下が機能するはずです。

cleanedList = [x for x in countries if x == x]

import numpy as np

mylist = [3, 4, 5, np.nan]
l = [x for x in mylist if ~np.isnan(x)]

これにより、すべてのNaNが削除されます。もちろん、ここでは文字列ではなく、実際のNaN（np.nan）だと思います。

要素タイプを確認する場合

type(countries[1])

結果は<class float> 、次のコードを使用できるようになります。

[i for i in countries if type(i) is not float]

私はこのようなリストから欠落している値を削除するのが好きです：

list_no_nan = [x for x in list_with_nan if pd.notnull(x)]

numpyの派手なインデックスを使用する：

In [29]: countries=np.asarray(countries)

In [30]: countries[countries!='nan']
Out[30]: 
array(['USA', 'UK', 'France'], 
      dtype='|S6')

これを行う別の方法には、次のようなフィルターの使用が含まれます。

countries = list(filter(lambda x: str(x) != 'nan', countries))

あなたの例で'nan'は文字列なので、使用する代わりにisnan()文字列をチェックしてください

このような：

cleanedList = [x for x in countries if x != 'nan']

たとえば、パンダは空白の値に対して「nan」を返すことに気づきました。文字列ではないため、一致させるには文字列に変換する必要があります。例えば：

ulist = df.column1.unique() #create a list from a column with Pandas which 
for loc in ulist:
    loc = str(loc)   #here 'nan' is converted to a string to compare with if
    if loc != 'nan':
        print(loc)