如何移除字典内字符串数组的nan？解决Python标量转换报错

错误原因 #

你之前的代码错误在于直接对整个数组调用isnan()函数——不管是numpy.isnan还是math.isnan，都只能处理单个标量值，无法直接作用于数组，因此触发了仅尺寸为1的数组可转换为Python标量的错误。同时你的代码逻辑是过滤整个键值对，而非过滤数组内的NaN元素，和需求不符。

正确实现方法 #

假设你使用的是numpy数组，以下两种方法可以实现需求：

方法1：利用numpy数组的布尔索引 #

利用NaN不等于自身的特性（x != x仅对NaN成立），生成布尔索引过滤数组：

import numpy as np

# 原始数据
sdg_keywords_dict = {'test1': np.array(['a','b','c','d','e','f',np.nan,'g '], dtype=object)}
# 过滤数组内的NaN，生成新字典
test_dict = {key: values[values == values] for key, values in sdg_keywords_dict.items()}

方法2：转列表过滤后再转回数组 #

更直观的方式是先将数组转为列表，过滤掉NaN元素后再转回numpy数组：

import numpy as np

sdg_keywords_dict = {'test1': np.array(['a','b','c','d','e','f',np.nan,'g '], dtype=object)}
test_dict = {key: np.array([item for item in values if item is not np.nan]) for key, values in sdg_keywords_dict.items()}

验证结果 #

执行上述代码后，test_dict['test1']会得到：

array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g '], dtype=object)

已成功移除数组内的NaN元素。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mangarapaul