python 对list中的nan数据怎么删除

可以使用numpy库中的isnan函数来判断数组中的NaN值，然后使用列表推导式和过滤器来删除这些NaN值。具体代码如下：

import numpy as np

my_list = [1, 2, np.nan, 4, np.nan, 5]

# 使用isnan函数判断数组中的NaN值，返回一个布尔型的数组
mask = ~np.isnan(my_list)

# 使用列表推导式和过滤器删除NaN值
new_list = [x for x, m in zip(my_list, mask) if m]

print(new_list)

输出结果为：`[1, 2, 4, 5]`，即已经成功删除了列表中的NaN值。

相关问题

python将list数据加入xlsx

要将 list 数据加入 xlsx 文件，可以使用 Python 的 openpyxl 库。

首先，安装 openpyxl 库：

pip install openpyxl

然后，下面是一个示例代码，将一个列表中的数据加入 xlsx 文件：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()

# 选择默认的工作表
ws = wb.active

# 定义一个示例列表
data = [['姓名', '年龄', '性别'], ['张三', 20, '男'], ['李四', 25, '女'], ['王五', 30, '男']]

# 将列表中的数据逐行写入工作表中
for row in data:
    ws.append(row)

# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')

这段代码将会创建一个新的 xlsx 文件，并将列表中的数据写入到默认的工作表中。你可以根据需要修改列表中的数据，或者将列表读取自你的程序中。

注意：openpyxl 库要求的最低 Python 版本为 3.6。如果你使用的是 Python 2.x 版本，可以尝试使用另一个库 xlwt。

python将list数据写入excel

### 回答1：
可以使用Python中的pandas库将list数据写入Excel文件。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象，将list数据作为参数传入

data = pd.DataFrame(list_data)

3. 将DataFrame对象写入Excel文件

data.to_excel('file_name.xlsx', index=False)

其中，'file_name.xlsx'是要写入的Excel文件名，index=False表示不将DataFrame的索引写入Excel文件中。

完整代码示例：

import pandas as pd

list_data = [['张三', 18, '男'], ['李四', 20, '女'], ['王五', 22, '男']]

data = pd.DataFrame(list_data)

data.to_excel('file_name.xlsx', index=False)

运行后，会在当前目录下生成一个名为'file_name.xlsx'的Excel文件，其中包含了list数据。

### 回答2：
Python是一种著名的编程语言，它可以用来进行各种操作，包括将list数据写入Excel。使用Python的xlwt和openpyxl模块可以轻松地完成这项任务。

首先，我们需要安装这些模块。使用以下命令可以在命令行上安装它们：

pip install xlwt openpyxl

接下来，我们将创建一个Python脚本，其中我们将使用xlwt模块将list数据写入Excel的一个工作表中。

import xlwt

# 创建一个工作簿对象
workbook = xlwt.Workbook()

# 创建一个工作表对象
worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# 定义我们要写入的list数据
data = [['名称', '数量', '单价'],
        ['苹果', 10, 5],
        ['香蕉', 20, 3],
        ['橙子', 15, 4]]

# 循环获取list数据，并写入到工作表中
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        worksheet.write(i, j, data[i][j])

# 将工作簿保存为Excel文件
workbook.save('data.xls')

以上代码中，我们首先导入了xlwt模块。然后，我们创建了一个工作簿对象和一个工作表对象。接着，我们定义了一个要写入到Excel表中的list数据。

接下来，我们使用两个循环将数据逐行逐列写入Excel表中。最后，我们使用workbook.save（'data.xls'）将工作簿保存为Excel文件。

实际上，我们也可以使用openpyxl模块来完成相同的任务。openpyxl模块是一种Excel文件操作工具，可以用于读取、写入、编辑和处理Excel文件。

import openpyxl

# 创建一个工作簿对象
workbook = openpyxl.Workbook()

# 获取默认的工作表
worksheet = workbook.active

# 定义我们要写入的list数据
data = [['名称', '数量', '单价'],
        ['苹果', 10, 5],
        ['香蕉', 20, 3],
        ['橙子', 15, 4]]

# 循环获取list数据，并写入到工作表中
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        worksheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=data[i][j])

# 将工作簿保存为Excel文件
workbook.save('data.xlsx')

以上代码中，我们首先导入了openpyxl模块。然后我们创建一个工作簿对象并获取默认的工作表。接着，我们定义了一个要写入到Excel表中的list数据。

接下来，我们使用两个循环将数据逐行逐列写入Excel表中。请注意，openpyxl使用单元格对象（cell objects）而不是像xlwt一样的工作表对象。在这个例子中，我们通过使用"worksheet.cell(row=i+1, column=j+1, value=data[i][j])"语句来写入单元格。

最后，我们使用workbook.save（'data.xlsx'）将工作簿保存为Excel文件。

### 回答3：
Python是一种非常流行的编程语言，用于数据处理和分析的场景非常多。而在处理数据时，有时需要将Python程序中的list数据写入到Excel表格中，以便更直观地查看和分析。下面我们来介绍一下如何实现这个功能。

Python中有很多处理Excel表格的库，其中比较流行的是openpyxl库。我们可以使用该库来写入list数据到Excel表格中。下面的代码示例演示了将一个包含多个list的list数据写入到Excel表格的过程。

首先，我们需要安装openpyxl库。我们可以使用pip来进行安装，命令如下：

pip install openpyxl

之后，我们可以使用以下代码来将list数据写入Excel表格中：

import openpyxl

# 创建一个Excel工作簿对象
workbook = openpyxl.Workbook()

# 创建一个工作表对象
sheet = workbook.active

# 定义一个包含多个条目的list数据
items = [
    ['编程语言', '作者', '出版时间'],
    ['Python', 'Guido van Rossum', '1991'],
    ['Java', 'James Gosling', '1995'],
    ['C++', 'Bjarne Stroustrup', '1985']
]

# 获取list数据中的每一个条目，写入到Excel表格中
for item in items:
    sheet.append(item)

# 将Excel表格保存到本地文件
workbook.save('test.xlsx')

在上述代码中，我们首先创建一个Excel工作簿对象和一个工作表对象。然后定义一个包含多个条目的list数据，每个条目是一个包含多个字段的list。最后，我们遍历list数据中的每一个条目，将其写入到Excel表格中的一个工作表中。最后，我们使用`workbook.save()`方法将Excel表格保存到本地文件。

总的来说，使用openpyxl库可以非常方便地将Python程序中的list数据写入Excel表格。对于需要分析大量数据的数据分析师或科研人员来说，这项技能是非常重要的。希望本文能够帮助读者更好地应用Python进行数据处理和分析。