如何从混合数据类型列表中删除NaN（float）项

如果在可迭代的中有混合类型，这里有一个不使用numpy的解决方案：

from math import isnan

Z = ['a','b', float('NaN'), 'd', float('1.1024')]

[x for x in Z if not (
                      type(x) == float # let's drop all float values…
                      and isnan(x) # … but only if they are nan
                      )]

['a', 'b', 'd', 1.1024]

短路求值意味着不会对非“float”类型的值调用isnan，因为False和（…）很快求值为False，而无需对右侧求值。

测试NaN的通常方法是查看它是否等于自身：

def isNaN(num):
    return num != num

math.isnan（）

或将数字与自身进行比较。NaN总是！=NaN，否则（例如，如果是数字），比较应成功。

另一种方法是，如果你坚持低于2.6，你没有numpy，也没有IEEE 754支持：

def isNaN(x):
    return str(x) == str(1e400*0)

numpy.isnan（数字）告诉你它是不是NaN。

下面是一个答案：

符合IEEE 754标准的NaN实现例如：python的NaN:float（NaN'），numpy.NaN。。。任何其他对象：string或其他任何对象（遇到异常时不会引发异常）

按照标准实现的NaN是唯一一个与自身的不平等比较应返回True的值：

def is_nan(x):
    return (x != x)

还有一些例子：

import numpy as np
values = [float('nan'), np.nan, 55, "string", lambda x : x]
for value in values:
    print(f"{repr(value):<8} : {is_nan(value)}")

输出：

nan      : True
nan      : True
55       : False
'string' : False
<function <lambda> at 0x000000000927BF28> : False