忽略 NaN 的列表理解答案

【问题标题】：List comprehension that ignores NaN忽略 NaN 的列表理解
【发布时间】：2018-02-23 06:41:54
【问题描述】：

我正在尝试构建一个列表理解，它有条件不导入 nan 值，但没有运气。下面是当前代码以及结果输出。什么条件会从列表中删除 nans？

def generate_labels(filtered_df, columnName):
    return[
        {'label': i, 'value': i} for i in 
        filtered_df[columnName].unique() 
    ]

generate_labels(df, 'Region')


#Output  


[{'label': 'Americas', 'value': 'Americas'},
     {'label': 'EMEA', 'value': 'EMEA'},
     {'label': nan, 'value': nan},
     {'label': 'APAC ', 'value': 'APAC '}]

【问题讨论】：

这是字典理解。
filtered_df[columnName].dropna().unique() ?
@Steve ，请参阅末尾的括号。
@Maksim 我现在这样做。字典的经典列表。我不应该错过的。

标签： python pandas

【解决方案1】：

def generate_labels(filtered_df, columnName):
    return[
        {'label': i, 'value': i} for i in filtered_df[columnName].dropna().unique() 
    ]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在列表理解表达式中添加条件。比如：

import math

def generate_labels(filtered_df, columnName):
    return[
        {'label': i, 'value': i} for i in 
        filtered_df[columnName].unique() 
        if not math.isnan(i)
    ]

有多种方法可以检查值是否为 nan。如果您愿意，也可以使用 numpy 版本。

【讨论】：

你实际上不需要math，pandas 已经用 numpy 内置了它：pd.np.isnan(i)。
@Idlehands 好点子，我们有多种方法可以做到，如果已经加载了 pandas，我们不需要加载另一个库可能更简单。