删除 null 值的 Python 编程介绍

Python 是一种高级编程语言，但是，与其他语言一样，它也可能遇到空或空值的情况。在 Python 中，这些值通常被表示为 "None" 或 "null"。在许多情况下，我们需要对这些值进行删除或处理。本文将介绍在 Python中如何轻松快捷地删除 null 值。

列表中删除 null 值

在 Python 中，可以使用以下代码删除列表中的 null 值：

my_list = [1, 2, None, 4, None, 5]
my_list = [item for item in my_list if item is not None]
print(my_list)

输出：

[1, 2, 4, 5]

在这个例子中，我们首先创建了一个包含一些 null 值的列表。接下来，我们使用列表推导式的方式生成一个新的列表，判断其中的元素是否为 null 值，如果不是，则将该元素添加到新的列表中。

字典中删除 null 值

在 Python 的字典中删除 null 值的方法与删除列表中的方法非常类似。可以使用以下代码：

my_dict = {'a': 1, 'b': None, 'c': 3, 'd': None}
my_dict = { k:v for k, v in my_dict.items() if v is not None}
print(my_dict)

输出：

{'a': 1, 'c': 3}

在这个例子中，我们创建了一个包含一些 null 值的字典。接下来，我们使用字典推导式的方式生成一个新的字典，判断其中的值是否为 null 值，如果不是，则将该键和值添加到新的字典中。

DataFrame 中删除 null 值

Pandas 中的 DataFrame 是用于处理表格数据的一种数据结构。在 DataFrame 中处理 null 值也非常简单。可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': ['a', None, 'c', 'd']})
df.dropna(inplace=True)
print(df)

输出：

   A  B
0  1  a
3  4  d

在这个例子中，我们首先创建了一个包含一些 null 值的 DataFrame。接下来，我们使用 dropna() 方法删除任何包含 null 值的行，同时在原始 DataFrame 中更新结果。

结论

在此介绍了三种常见场景下处理 null 值的方法：删除列表中的元素，删除字典中的键和值，以及在 Pandas DataFrame 中删除 null 值的行。这些方法可帮助程序员在 Python 中更轻松地处理 null 值，同时也提高了代码的可维护性和可读性。