用Python整理excel数据，出现列表长度不一致的问题

当你尝试使用Python处理Excel数据，特别是当从不同行读取到的数据存储在列表中，并且这些列表的长度不一致时，可能会遇到`ValueError: lists differ in length`这样的错误。这是因为Pandas库（常用的用于操作Excel数据的库），比如DataFrame对象，期望所有列的数据都是等长的。

例如，如果你有一个Excel表格，其中一列是日期，另一列是对应的数值，但如果有的行只填写了日期没有数值，当你试图将它们合并成一个DataFrame时，就会出现问题。

解决这个问题的一般步骤包括：
1. **检查数据**: 使用pandas的`read_excel`函数读取数据时，可以指定`engine='openpyxl'`或`'xlrd'`来处理缺失值或空值。
2. **数据清洗**: 确保所有的列表都填充了相同的数据。你可以使用`fillna()`函数或条件过滤（如`df[df['列名'].isna() == False]`）来填充或移除空值。
3. **转换数据**: 如果需要，可以考虑使用`pd.Series.tolist()`将数据转换为列表，然后对每个列表统一长度，比如使用`zip()`函数结合`list()`。
4. **异常处理**: 使用try-except结构捕获可能出现的异常，针对不一致的情况做适当的处理，比如忽略不匹配的行或合并时跳过某些行。

import pandas as pd

# 假设你有这样一个DataFrame df
data = {'日期': ['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'], '数值': [100, None, 200]}
df = pd.DataFrame(data)

# 尝试合并数值列
try:
    df['数值'] = df['数值'].fillna(0).tolist()
except ValueError as e:
    print(f"遇到错误: {e}")
    # 可能的选择：忽略错误、跳过这些行、使用平均数填充等