Question

我正在尝试使用以下代码从包含nonetype的列表对象中获取最大值：

import numpy as np

LIST = [1,2,3,4,5,None]
np.nanmax(LIST)

但是我收到了此错误消息

'>=' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'

显然np.nanmax()不适用于None。从包含None值的列表对象中获取最大值的替代方法是什么？

Answer 1

首先，转换为numpy数组。指定dtype=np.floatX，所有None将被投放到np.nan类型。

import numpy as np

lst = [1, 2, 3, 4, 5, None]

x = np.array(lst, dtype=np.float64)
print(x)
array([  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,  nan])

现在，请致电np.nanmax：

print(np.nanmax(x))
5.0

要将整数作为整数返回，您可以使用.astype：

print(np.nanmax(x).astype(int)) # or int(np.nanmax(x))
5

此方法适用于v1.13.1。

Answer 2

一种方法可能是 -

max([i for i in LIST if i is not None])

样品运行 -

In [184]: LIST = [1,2,3,4,5,None]

In [185]: max([i for i in LIST if i is not None])
Out[185]: 5

In [186]: LIST = [1,2,3,4,5,None, 6, 9]

In [187]: max([i for i in LIST if i is not None])
Out[187]: 9

基于comments from OP，似乎我们可以拥有所有None的输入列表，对于这种特殊情况，输出应为[None, None, None]。对于其他情况，输出将是标量max值。所以，要解决这种情况，我们可以做 -

a = [i for i in LIST if i is not None]
out = [None]*3 if len(a)==0 else max(a)

Answer 3

您可以使用简单的列表推导来首先过滤掉Nones：

np.nanmax([x for x in LIST if x is not None])

Answer 4

使用filter删除None的所有LIST 我们利用了这样一个事实：filter方法有两个参数。第一个是函数，第二个是Iterable 此函数必须返回Iterable的一个元素（作为第二个参数提供），该元素将从Iterable中删除。我们将None作为第一个参数传递，因此Iterable（None）的所有对象 false （在本例中为LIST）过滤掉了。

import numpy as np
LIST = [1,2,3,4,5,None]

filtered_list = list(filter(None, LIST))
np.nanmax(filtered_list)

修改：这不会从LIST中删除0

filtered_list = list(filter(None.__ne__, LIST))

Answer 5

在python 2中

max([i for i in LIST if i is not None])

在python 3之后简单

max(filter(None, LIST))

但是，如果列表中有代码，则上面的代码也会过滤掉0。所以工作代码如下所示

max(filter(lambda v: v is not None, LIST))

Answer 6

如果您想更具体地仅使用max数字，您可以使用filter和numbers抽象基类：

>>> import numbers
>>> filter(lambda e: isinstance(e, numbers.Number), [1,'1',2,None])
[1, 2]

或者，这个的生成器版本：

>>> max(e for e in [1,'1',2,None] if isinstance(e, numbers.Number))
2

由于这是Python 3，因此您的错误是Python 3下更严格的比较规则：

Python 3.6.1 (default, Mar 23 2017, 16:49:06) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.42.1)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 1<None
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'

Python 2允许与对象比较不同的地方：

Python 2.7.13 (default, Jan 15 2017, 08:44:24) 
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 8.0.0 (clang-800.0.42.1)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> 1<None
False
>>> 1>None
True

因此，当您创建一个numpy数组时，您将获得一个Python对象数组：

>>> np.array([1,2,3,4,5,None])
array([1, 2, 3, 4, 5, None], dtype=object)

所以numpy正在使用底层的Python 3比较规则来比较一个Python对象数组，这是你的错误：

>>> np.max(np.array([1,2,3,4,5,None]))
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 2252, in amax
    out=out, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/_methods.py", line 26, in _amax
    return umr_maximum(a, axis, None, out, keepdims)
TypeError: '>=' not supported between instances of 'int' and 'NoneType'

因此，您需要在创建numpy数组时过滤掉None：

>>> np.max(np.array([e for e in [1,2,3,4,5,None] if e is not None]))
5

或将其转换为支持nan的numpy类型（而np.int没有nan）：

>>> np.array([1,2,3,4,5,None], dtype=np.float)
array([  1.,   2.,   3.,   4.,   5.,  nan])

但在这种情况下，nan是最大值：

>>> np.max(np.array([1,2,3,4,5,None], dtype=np.float))
nan

所以请使用np.nanmax：

>>> np.nanmax(np.array([1,2,3,4,5,None], dtype=np.float))
5.0

Answer 7

以下是我要做的事情：

>>> max(el for el in LIST if el is not None)
5

它表面上与其他答案类似，但略有不同，因为它使用生成器表达式而不是列表理解。不同之处在于它没有创建一个中间列表来存储过滤结果。

Answer 8

Pandas DataFrame具有自己的功能，

list.idxmax()通过忽略NaN值来返回最大值的索引。在this URl中查找更多信息。

从包含None元素的列表中获取最大值

8 个答案: