用字符串列表中的字符串替换 Numpy NaN

Question

我有一个包含字符串元素和几个 NaN numpy 浮点数的列表。例如

l=['foo', 'bar', 'baz', 'nan']

如何将浮点数 nan 替换为字符串 missing？

我在 pandas DataFrame 中找到的大多数答案都与这个问题有关。

尝试 1：

for x in l:
    x=x.replace('nan', 'missing')

给出 AttributeError: 'float' object has no attribute 'replace'

尝试 2:

for x in l:
   if str(x)=='nan':
       x=str(x)

命令执行，但没有任何变化。

评论建议：

['missing' if x is 'nan' else x for x in l]
['missing' if x is np.isnan else x for x in l]
['missing' if x is np.nan else x for x in l]

命令执行，但没有任何变化。

Answer 1

我认为您的 NaN 格式不正确（注意输出的是 nan 而不是 'nan'）。评论中的答案应该有效：

>>> import numpy as np
>>> l=['foo', 'bar', 'baz', np.nan]
>>> print l
['foo', 'bar', 'baz', nan]
>>> l_new=['missing' if x is np.nan else x for x in l]
>>> print l_new
['foo', 'bar', 'baz', 'missing']

针对您当前的问题，可能会做出以下解决方案：

my_nan=l['some_index_with_nan']
l_new=['missing' if x is my_nan else x for x in l]

用字符串列表中的字符串替换 Numpy NaN

Replace Numpy NaN with string in list with strings

python

string

replace

list

nan