Est-il un moyen de supprimer nan à partir d'un dictionnaire rempli avec des données?

J'ai un dictionnaire qui est rempli avec les données de deux fichiers importés, mais certaines des données en tant que nan. Comment puis-je enlever les morceaux de données avec nan?

Mon code est:

import matplotlib.pyplot as plt 
from pandas.lib import Timestamp
import numpy as np   
from datetime import datetime
import pandas as pd
import collections

orangebook = pd.read_csv('C:\Users\WEGWEIS_JAKE\Desktop\Work Programs\Code Files\products2.txt',sep='~', parse_dates=['Approval_Date'])
specificdrugs=pd.read_csv('C:\Users\WEGWEIS_JAKE\Desktop\Work Programs\Code Files\Drugs.txt',sep=',')

"""This is a dictionary that collects data from the .txt file
This dictionary has a key,value pair for every generic name with its corresponding approval date """
drugdict={}
for d in specificdrugs['Generic Name']:
    drugdict.dropna()
    drugdict[d]=orangebook[orangebook.Ingredient==d.upper()]['Approval_Date'].min()

Que dois-je ajouter ou enlever ce code pour s'assurer qu'il n'y a pas de clé,valeur de paires dans le dictionnaire avec une valeur de nan?

Vous pouvez utiliser filter() avec un dictionnaire de la compréhension. Voir cette référence: stackoverflow.com/a/16589453/758446 .
sont votre nans stockées dans le dict que des clés ou des valeurs?

OriginalL'auteur Jwegs32 | 2014-06-05

  1. 16
    from math import isnan

    si nans sont stockées en tant que clés:

    # functional
clean_dict = filter(lambda k: not isnan(k), my_dict)

# dict comprehension
clean_dict = {k: my_dict[k] for k in my_dict if not isnan(k)}

    si nans sont stockés sous forme de valeurs:

    # functional
clean_dict = filter(lambda k: not isnan(my_dict[k]), my_dict)

# dict comprehension
clean_dict = {k: my_dict[k] for k in my_dict if not isnan(my_dict[k])}
    Cela n'a pas fonctionné pour moi où les touches ne sont pas numériques... dans le cas où c'est utile pour n'importe qui, pour les cordes, j'ai changé cela: c = {k: c[k] pour k dans c si type(k) est str}

    OriginalL'auteur twinlakes

  2. 2

    Avec simplejson

    import simplejson

clean_dict  = simplejson.loads(simplejson.dumps(my_dict, ignore_nan=True))
## or depending on your needs
clean_dict  = simplejson.loads(simplejson.dumps(my_dict, allow_nan=False))

    OriginalL'auteur user113531

  3. 1

    Au lieu d'essayer de supprimer les NaNs de votre dictionnaire, vous devriez continuer à enquêter sur le pourquoi de NaNs sont arriver là en premier lieu.

    Il devient difficile d'utiliser NaNs dans un dictionnaire, un NaN n'est pas égale à elle-même.

    Check this out pour plus d'informations: NaNs clés dans les dictionnaires

    OriginalL'auteur Greg Hilston