python求有效值

在Python中，"有效值"通常是指从数据中剔除无效、错误或非预期的值，以便后续处理能够正常进行。这在数据分析或清洗阶段很常见。以下是一些常见的操作：

1. **数值型数据的清理**：检查并删除NaN（Not a Number）、无穷大（inf）、负无穷（-inf）等异常数值。

import numpy as np
data = [1, 2, None, float('nan'), 5]
cleaned_data = [x for x in data if not (np.isnan(x) or np.isinf(x))]

2. **字符串清理**：移除空字符串或特殊字符。

data_string = ['abc', '', 'def#', 'ghi@']
cleaned_data = [s.strip() for s in data_string if s.strip()]

3. **布尔值转换**：一些情况下，可能需要将字符串表示的布尔值转换成真正的布尔类型。

bool_values = ['True', 'False', 'yes', 'no']
cleaned_data = [str_to_bool(s.lower()) for s in bool_values]
def str_to_bool(s): return s in ('true', 'yes')

4. **异常处理**：在函数或循环内部捕获并忽略无效输入。

try:
    value = int(input("请输入一个整数: "))
except ValueError:
    print("无效输入，请重新尝试")