Tengo una lista que cuenta valores, uno de los valores que obtuve es 'nan'

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

Traté de eliminarlo, pero cada vez aparece un error

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

Cuando probé este:

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''

La pregunta ha cambiado, por lo que tiene la respuesta:

Las cadenas no se pueden probar usando math.isnanya que esto espera un argumento flotante. En su countrieslista, tiene flotadores y cuerdas.

En su caso, lo siguiente debería ser suficiente:

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

Respuesta antigua

En su countrieslista, el literal 'nan'es una cadena, no el flotante de Python, nanque es equivalente a:

float('NaN')

En su caso, lo siguiente debería ser suficiente:

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

El problema proviene del hecho de que np.isnan()no maneja correctamente los valores de cadena. Por ejemplo, si lo hace:

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''

Sin embargo, la versión de pandas pd.isnull()funciona para valores numéricos y de cadena:

pd.isnull("A")
> False

pd.isnull(3)
> False

pd.isnull(np.nan)
> True

pd.isnull(None)
> True

Usando su ejemplo donde ...

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

Dado que nan no es igual a nan (nan! = Nan) y los países [0] = nan, debes observar lo siguiente:

countries[0] == countries[0]
False

Sin embargo,

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

Por lo tanto, lo siguiente debería funcionar:

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)]

Esto debería eliminar todo el NaN. Por supuesto, supongo que no es una cadena aquí, sino un NaN ( np.nan) real .

use la indexación de lujo numpy :

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

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

si comprueba el tipo de elemento

type(countries[1])

el resultado será <class float> que puedas usar el siguiente código:

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

Me gusta eliminar los valores faltantes de una lista como esta:

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

En su ejemplo, 'nan'es una cadena, así que en lugar de usar isnan()solo verifique la cadena

Me gusta esto:

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

Otra forma de hacerlo incluiría usar un filtro como este:

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

Noté que Pandas, por ejemplo, devolverá 'nan' para valores en blanco. Como no es una cadena, debe convertirla en una para que coincida. Por ejemplo:

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)