Để xóa NaN khỏi danh sách bằng Python, cách dễ nhất là sử dụng hàm isnan[] từ mô-đun toán học Python và khả năng hiểu danh sách
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = [x for x in list_with_nan if isnan[x] == False]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Bạn cũng có thể sử dụng hàm filter[] của Python
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Mô-đun numpy của Python cũng cung cấp hàm isnan[] mà chúng ta có thể sử dụng để kiểm tra xem một giá trị có phải là NaN hay không
import numpy as np
from numpy import nan
list_with_nan = [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = [x for x in list_with_nan if np.isnan[x] == False]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Khi làm việc với danh sách, có thể dễ dàng lọc và loại bỏ các giá trị không mong muốn khỏi danh sách của bạn có thể hữu ích
Một tình huống mà bạn có thể muốn xóa các giá trị khỏi danh sách là nếu bạn có nhiều NaN trong danh sách của mình
Chúng ta có thể dễ dàng xóa tất cả NaN khỏi danh sách bằng Python với khả năng hiểu danh sách. Khả năng hiểu danh sách cung cấp cú pháp ngắn hơn khi bạn muốn tạo danh sách mới dựa trên các giá trị của danh sách hiện có
Chúng ta có thể sử dụng khả năng hiểu danh sách để loại bỏ tất cả các trường hợp của một giá trị trong danh sách một cách dễ dàng
Để kiểm tra xem một mục trong danh sách có phải là NaN hay không, chúng ta có thể sử dụng hàm isnan[] từ mô-đun toán học
Dưới đây là mã cho phép bạn xóa tất cả NaN khỏi danh sách bằng cách sử dụng khả năng hiểu danh sách trong Python
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = [x for x in list_with_nan if isnan[x] == False]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Xóa NaN khỏi Danh sách bằng Hàm filter[] của Python
Hàm filter[] của Python là một hàm tích hợp sẵn cho phép bạn xử lý một mục có thể lặp lại và trích xuất các mục thỏa mãn một điều kiện nhất định
Chúng ta có thể sử dụng hàm filter[] của Python để trích xuất tất cả các mục trong danh sách các số không phải là NaN
Dưới đây là một số mã ví dụ chỉ cho bạn cách xóa NaN khỏi danh sách bằng hàm filter[]
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Sử dụng Mô-đun numpy Python để xóa NaN khỏi danh sách
Chúng ta cũng có thể xóa các giá trị NaN bằng cách sử dụng mô-đun Python numpy. Mô-đun numpy cung cấp hàm isnan[] mà chúng ta có thể sử dụng để kiểm tra xem giá trị có phải là NaN không
Chúng ta có thể sử dụng hàm numpy isnan[] kết hợp với khả năng hiểu danh sách để xóa các giá trị NaN khỏi danh sách
Ví dụ bên dưới gần giống với ví dụ đầu tiên ngoại trừ việc chúng tôi hiện đang sử dụng mô-đun numpy
import numpy as np
from numpy import nan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = [x for x in list_with_nan if np.isnan[x] == False]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]Xóa NaN khỏi DataFrame hoặc Sê-ri gấu trúc bằng Python
Nếu bạn đang làm việc với mô-đun pandas trong Python, bạn có thể sử dụng hàm pandas dropna[] của Python để xóa các giá trị NaN khỏi Khung dữ liệu hoặc cột pandas
Để thả các hàng hoặc cột có giá trị NaN, bạn có thể sử dụng hàm dropna[] theo các cách sau
df = df.dropna[] #drops rows with missing values
df["Column 1"] = df["Column 1"].dropna[] #drops rows with missing values in column "Column 1"
df = df.dropna[axis=1] #drop columns with missing valuesXóa mọi giá trị khỏi danh sách bằng Python
Theo một cách rất giống, chúng ta có thể xóa bất kỳ giá trị nào khỏi danh sách bằng cách sử dụng khả năng hiểu danh sách
Ví dụ: nếu chúng tôi muốn xóa tất cả các chuỗi trống khỏi danh sách trong Python, chúng tôi có thể thực hiện điều đó dễ dàng với khả năng hiểu danh sách trong Python bằng cách điều chỉnh mã ở trên
list_of_strings = [“Đây”,””,”là”,”a”,”danh sách”,””,”với”,”trống”,””,”chuỗi”,”. ”]
list_without_empty_strings = [x cho x trong list_of_strings nếu x. = “”]
in [danh sách không có_empty_strings]
#Đầu ra.
['Đây', 'là', 'a', 'danh sách', 'với', 'trống', 'chuỗi', '. ’]
Một ví dụ khác là nếu muốn xóa tất cả các số không khỏi danh sách, chúng ta có thể thực hiện điều đó một cách dễ dàng với khả năng hiểu danh sách trong Python bằng cách điều chỉnh mã ở trên
Hướng dẫn này sẽ xem xét các phương pháp khác nhau để tìm và xóa các giá trị
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
Nếu một giá trị
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
Xóa [1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
0 khỏi danh sách trong Python bằng phương pháp [1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
8
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
Phương thức
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9][1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9][1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
Chúng ta cần phương thức
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9]from math import nan, isnan
list_with_nan= [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = list[filter[lambda x: isnan[x] == False, list_with_nan]]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9][1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
import numpy as np
from numpy import nan
list_with_nan = [0, 1, 3, nan, nan, 4, 9, nan]
list_without_nan = [x for x in list_with_nan if np.isnan[x] == False]
print[list_without_nan]
#Output:
[0, 1, 3, 4, 9][1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]
[1, 2, nan, 8, 6, 4, nan]
[1, 2, 8, 6, 4]