如何从 dtype 为列表的 Pandas 系列中删除 NaN？

Question

我有一个pandas.Series，其中每行的 dtype 是一个列表对象。例如

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> x = pd.Series([[1,2,3], [2,np.nan], [3,4,5,np.nan], [np.nan]])
>>> x
0         [1, 2, 3]
1          [2, nan]
2    [3, 4, 5, nan]
3             [nan]
dtype: object

如何删除每行列表中的nan？

期望的输出是：

>>> x
0         [1, 2, 3]
1               [2]
2         [3, 4, 5]
3                []
dtype: object

这行得通：

>>> x.apply(lambda y: pd.Series(y).dropna().values.tolist())
0          [1, 2, 3]
1              [2.0]
2    [3.0, 4.0, 5.0]
3                 []
dtype: object

有没有比使用 lambda 更简单的方法，将列表转换为系列，删除 NaN，然后再次将值提取回列表中？

Answer 1

您可以使用 list comprehension 和 pandas.notnull 来删除 NaN 值：

print (x.apply(lambda y: [a  for a in y if pd.notnull(a)]))
0    [1, 2, 3]
1          [2]
2    [3, 4, 5]
3           []
dtype: object

filter 的另一种解决方案，条件是 v!=v 仅适用于 NaN：

print (x.apply(lambda a: list(filter(lambda v: v==v, a))))
0    [1, 2, 3]
1          [2]
2    [3, 4, 5]
3           []
dtype: object

感谢DYZ 提供另一个解决方案：

print (x.apply(lambda y: list(filter(np.isfinite, y))))
0    [1, 2, 3]
1          [2]
2    [3, 4, 5]
3           []
dtype: object

Answer 2

带有列表理解的简单numpy 解决方案：

pd.Series([np.array(e)[~np.isnan(e)] for e in x.values])