我试图从数组中过滤出nan值。该数组是unique()调用的结果，在DataFrame列上包含字符串和NA的混合。我找不到直接的方法来完成。

% sprints = frame['col'].unique()
% sprints
array([nan, 'Sprint 3.3', 'Sprint 2.3', ...], dtype=object)

现在我想过滤nan
我自然在努力：

sprints[~np.isnan(sprints)]

这会给我一个错误：

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''

但即使我尝试用其他方法手工编写代码，也会遇到同样的错误：

sprints = frame['col'].unique().tolist()
[sprint for sprint in sprints if not np.isnan(sprint)]
...
same error

所以我采用了一种蛮力的方法：

def isna(val):
    try:
        return np.isnan(val)
    except:
        return False

sprints = frame['col'].unique().tolist()
[ sprint for sprint in sprints if not isna(sprint)]

...这是可行的，但感觉一定有更自然的方式，对吗？
numpy.isnan()中有一个casting参数，但将其设置为'unsafe'并不能解决问题。