這是玩具示例，我有這樣的字串：
import numpy as np
z = str([np.nan, "ab", "abc"])
列印它看起來像"[nan, 'ab', 'abc']"，但我必須處理z = str([np.nan, "ab", "abc"])
我想從不z包括 nan 的字串串列中獲取：
zz = ["ab", "abc"]
要清楚：z是輸入（字串，看起來像串列），zz是想要輸出（串列）
如果z不包含 nan 則沒有問題，這樣ast.literal_eval(z) 可以完成這項作業，但是使用 nan 我會收到有關格式錯誤的節點或字串的錯誤。
注意： np.nan不一定是第一個。
uj5u.com熱心網友回復：
據我了解，您的目標是決議 csv 或類似內容。
如果您想要一個在大多數情況下都可以使用的權衡解決方案，您可以使用正則運算式來擺脫“nan”。它會在包含子字串nan,（帶逗號）的字串上失敗，但這似乎是一個不太可能的極端情況。值得與您一起爆炸的真實資料。
z = str([np.nan, "ab", np.nan, "nan,", "abc", "x nan , y", "x nan y"])
import re
literal_eval(re.sub(r'\bnan\s*,\s*', '', z))
輸出：['ab', '', 'abc', 'x y', 'x nan y']
uj5u.com熱心網友回復：
ast.literal_eval之所以建議eval這樣做，是因為它允許一組非常有限的陳述句。如檔案中所述：“安全地評估運算式節點或包含 Python 文字或容器顯示的字串。提供的字串或節點可能僅包含以下 Python 文字結構：字串、位元組、數字、元組、串列、字典、集合、布林值、無和省略號。” np.nan不是這些，因此無法評估。處理這個問題的選擇很少。
nan在對其進行評估之前通過對字串進行操作來洗掉。如果您想避免也從實際字串中洗掉 nan 可能會有問題。- 不建議 - 安全風險
eval-如果您在命名空間中定義 nan 變數，標準可以處理此問題 - 最后，我認為這是最好的選擇，但也是最難實作的：就像這里解釋的那樣，你獲取 的源代碼
ast，對其進行子類化并literal_eval以它知道如何自己處理nan字串的方式重新實作。
uj5u.com熱心網友回復：
關于什么：
eval(z,{'nan':'nan'}) # if you can tolerate then:
[i for i in eval(z,{'nan':'nan'}) if i != 'nan']
它可能有安全考慮。
uj5u.com熱心網友回復：
使用 filter() 函式：
list(filter(lambda f: type(f)==str, z))
uj5u.com熱心網友回復：
許多解決方案其中之一是
z = [nan, 'string', 'another_one']
string_list = []
for item in z :
# find the object come from str Class and Append it to the list
if item.__class__ == str:
string_list.append(item)
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