python中如何去掉列表中的nan项

可以使用列表推导式和math.isnan()函数来去掉列表中的nan项。

代码示例：

import math

my_list = [1.0, 2.0, float('nan'), 4.0, float('nan')]

new_list = [x for x in my_list if not math.isnan(x)]

print(new_list)

输出结果：

[1.0, 2.0, 4.0]

解释：

列表推导式 [x for x in my_list if not math.isnan(x)] 中，对于 my_list 中的每个元素 x，判断它是否为 nan，如果不是则保留在新列表 new_list 中。math.isnan() 函数用于判断一个数是否为 nan。

相关问题

数据清洗。 1）从studentsInfo.xlsx 文件的“Group1”表单中读取数据； 2）将“案例教学”列数据值全改为NaN； 3）滤除每行数据中缺失3项以上（包括3项）的行； 4）滤除值全部为NaN的列；

数据清洗是指对原始数据集进行预处理，以便后续分析或建模时得到准确、可靠的结果。对于给定的任务，以下是具体的步骤：

1. 首先，你可以使用Python的数据处理库pandas来操作Excel文件。使用`pandas.read_excel()`函数加载"studentsInfo.xlsx"文件，并指定工作表名"Group1"：

   import pandas as pd
   data = pd.read_excel('studentsInfo.xlsx', sheet_name='Group1')

2. 然后，针对"案例教学"这一列，你想要将其所有值设置为NaN，可以使用`loc`或`replace`方法：

   data['案例教学'] = data['案例教学'].replace({'案例教学': 'NaN'})
   # 或者
   data.loc[data['案例教学'] == '案例教学', '案例教学'] = np.nan

3. 接下来，需要过滤掉每行缺失超过3项的记录。这通过`dropna`函数结合`thresh`参数实现：

   cleaned_data = data.dropna(thresh=data.shape[1] - 3, axis=1)

4. 最后，为了去除全为NaN的列，可以再次使用`dropna`，这次只关注行（axis=0）而不是列：

   cleaned_data = cleaned_data.dropna(axis=1, how='all')

完成上述步骤后，`cleaned_data`就是已经清洗过的数据集了。

1．数据清洗。 (1）从studentsinfo.xlsx 文件的 Groupl 表中读取数据。 (2）将“案例教学” 列的值全改为 NaN。 (3）滤除每行数据中缺失了项以上（包括了 项）的行。 (4）滤除值全部为 NaN 的列。

### 回答1：
以下是 Python 代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('studentsinfo.xlsx', sheet_name='Groupl')

# 将“案例教学”列的值全改为 NaN
df['案例教学'] = np.nan

# 滤除每行数据中缺失了3项以上（包括了‘学号’、‘姓名’、‘性别’）的行
df.dropna(thresh=3, inplace=True)

# 滤除值全部为 NaN 的列
df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

其中，`dropna()` 方法的 `thresh` 参数表示至少有多少个非空值才保留该行，`axis` 参数表示对行或列进行操作，`how` 参数表示如何滤除，`inplace` 参数表示是否在原 DataFrame 上进行修改。

### 回答2：
数据清洗是指对数据进行处理，以去除数据中的错误、冗余、缺失、不一致等问题，以确保数据的准确性和可靠性。

首先，我们从"studentsinfo.xlsx"文件的"Groupl"表中读取数据，这样我们就可以开始数据清洗的工作。

接下来，我们需要将"案例教学"列的所有值改为NaN。这可以通过遍历数据的每一行，找到"案例教学"列并将其值改为NaN来实现。

然后，我们需要滤除每行数据中缺失了一项以上的行。这意味着我们要删除那些至少有一项数据缺失的行。可以通过遍历数据的每一行，检查每一项数据是否为NaN来判断该行是否需要被删除。

最后，我们需要滤除值全部为NaN的列。这意味着我们要删除那些所有值都是NaN的列。可以通过遍历数据的每一列，检查每一列的所有值是否都是NaN来判断该列是否需要被删除。

综上所述，以上的步骤就是数据清洗所需要进行的操作。通过这些步骤，我们可以清洗出一份准确、可靠的数据，用于后续的数据分析或其他用途。

### 回答3：
数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，目的是对原始数据进行处理，以提高数据质量和准确性。以下是对数据清洗问题的回答：

1. 首先，在Python中使用pandas库来处理该问题。导入pandas库并读取"studentsinfo.xlsx"文件中的Groupl表的数据。

import pandas as pd
data = pd.read_excel('studentsinfo.xlsx', sheet_name='Groupl')

2. 将"案例教学"列的所有值都改为NaN。使用pandas的.loc函数来定位并修改该列的值。

data.loc[:, '案例教学'] = float('NaN')

3. 滤除每行数据中缺失了一项及以上项的行。使用pandas的dropna函数来删除缺失值所在的行。

data = data.dropna(thresh=data.shape[1]-1)

这里的`data.shape[1]`表示数据的列数，`thresh=data.shape[1]-1`则表示要求每行至少有(data.shape[1]-1)个非缺失值。

4. 滤除值全部为NaN的列。使用pandas的dropna函数来删除全为NaN值的列。

data = data.dropna(axis='columns', how='all')

其中，`axis='columns'`表示按列进行操作，`how='all'`表示只删除全部为NaN值的列。

最终的结果将会是经过数据清洗后的数据DataFrame对象，可以根据需要继续进行后续的数据分析和处理。