list中有str变量和nan，怎么消除nan

可以使用 Python 中的列表解析和类型判断来删除列表中的 NaN 值。以下是示例代码：

import math

my_list = [1, 2, float('nan'), 'hello', 4, 5, float('nan'), 'world']

new_list = [x for x in my_list if not (isinstance(x, float) and math.isnan(x))]

print(new_list)

输出结果为：

[1, 2, 'hello', 4, 5, 'world']

在上面的示例中，我们使用了列表解析来创建一个新列表，其中只包含不是 NaN 的元素。为了避免删除字符串类型的元素，我们使用了 isinstance 函数来判断一个元素是否为 float 类型并且是否为 NaN。

需要注意的是，如果列表中同时包含字符串和 NaN 值，那么删除 NaN 值后，新列表将只包含字符串和数字类型的元素。如果需要保留 NaN 值，请在使用列表解析时添加相应的条件。

相关问题

def cycle_sig(cycle): all_cell_vot_new = [] for i in cycle: i = str(i) if i == 'nan': continue else: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) all_cell_vot_new.append(np.array(cell_list)) all_cycle_sig = np.array(all_cell_vot_new) return all_cycle_sig

这是一个Python函数，其作用是将一个包含多个元素的列表 `cycle` 转换成一个二维的numpy数组。具体来说，该函数对 `cycle` 中的每个元素进行处理，将其转换成一个包含多个浮点数的列表，然后将这些列表组合成一个二维的numpy数组 `all_cycle_sig`。

函数的具体实现过程如下：

- 初始化一个空列表 `all_cell_vot_new`，用于保存转换后的列表。
- 遍历列表 `cycle` 中的每个元素，将其转换成字符串类型并赋值给变量 `i`。
- 判断 `i` 是否等于 'nan'，如果是则跳过当前循环，否则执行下一步。
- 将字符串 `i` 中的前两个字符删除，并将剩余部分以字符 '_' 为分隔符转换成一个列表 `cell_str`。
- 初始化一个空列表 `cell_list`，用于保存转换后的浮点数。
- 遍历列表 `cell_str` 中的每个元素，将其转换成浮点数并除以 1000，然后添加到列表 `cell_list` 中。
- 将转换后的列表 `cell_list` 添加到列表 `all_cell_vot_new` 中。
- 将列表 `all_cell_vot_new` 转换成一个二维的numpy数组并赋值给变量 `all_cycle_sig`。
- 返回变量 `all_cycle_sig`。

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

很抱歉，作为一个语言模型，我没有权限读取或处理本地文件。我能够提供的帮助是，根据您的指示生成代码以供您在本地执行。以下是回答您的问题的Python代码：

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", skiprows=31)
df2 = pd.read_csv("GPL570-55999.txt", sep="\t", skiprows=31)

(2)清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行)

df1.drop_duplicates(inplace=True)
df1.dropna(inplace=True)

df2.drop_duplicates(inplace=True)
df2.dropna(subset=["Gene Symbol"], inplace=True)

(3)df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df

df2["gene"] = df2["Gene Symbol"].apply(lambda x: x.split("|")[0])
df1.rename(columns={"ID_REF": "ID"}, inplace=True)

df = pd.merge(df1, df2[["ID", "gene"]], on="ID")
df = df.groupby(["gene"]).mean().reset_index()

print(df)

(4)转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df

sample_title = pd.read_csv("GSE83148_series_matrix.txt", sep="\t", nrows=28, header=None)
sample_title = sample_title.iloc[27,:].str.split("_")
sample_title = sample_title.apply(lambda x: "N" if x[1]=="N" else "C")

df = df.T
df["label"] = sample_title.values
df = df.T

print(df)

df.to_csv("df.csv", index=False)

(5)将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列

dummy = pd.get_dummies(df["label"], drop_first=True)
df = pd.concat([df, dummy], axis=1)
df.drop(columns=["label"], inplace=True)

(6)任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中）

from sklearn.preprocessing import scale

# 离差标准化
gene1 = df.loc["Gene1"]
gene1_normalized = (gene1 - gene1.min()) / (gene1.max() - gene1.min())

# 标准差标准化
gene2 = df.loc["Gene2"]
gene2_normalized = scale(gene2)

(7)尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存）

# 假设选择"Gene3"
gene3 = df.loc["Gene3"]
gene3_discretized = pd.cut(gene3, bins=3, labels=["Low", "Medium", "High"])

(8)统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A

A = df.groupby(lambda x: "N" if x.endswith("N") else "C").mean().T

(9)提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

diff = abs(A["C"] - A["N"])
top10 = diff.nlargest(10).index.tolist()