从嵌套列表数据框中删除NAs

的方法可以通过递归遍历嵌套列表，并使用条件语句来判断和删除含有NAs的元素。

以下是一个示例的递归函数，用于从嵌套列表数据框中删除NAs：

def remove_nas(data):
    if isinstance(data, list):
        # 遍历列表中的每个元素
        for i in range(len(data)):
            # 递归调用remove_nas函数处理嵌套列表中的元素
            data[i] = remove_nas(data[i])
    elif isinstance(data, dict):
        # 遍历字典中的每个键值对
        for key in data.keys():
            # 递归调用remove_nas函数处理嵌套列表中的元素
            data[key] = remove_nas(data[key])
    elif pd.isna(data):
        # 如果元素是NA值，则返回None
        return None
    return data

这个函数可以处理任意嵌套层级的列表数据框，包括列表中嵌套字典的情况。它会逐个检查元素，如果发现NA值，则将其替换为None。

在使用这个函数之前，需要确保安装了pandas库（可以使用pip install pandas进行安装）。

以下是一个示例的嵌套列表数据框：

data = [
    {
        'name': 'John',
        'age': 30,
        'children': [
            {
                'name': 'Alice',
                'age': 5
            },
            {
                'name': 'Bob',
                'age': None
            }
        ]
    },
    {
        'name': 'Jane',
        'age': None,
        'children': [
            {
                'name': 'Eve',
                'age': 10
            },
            {
                'name': 'Frank',
                'age': 15
            }
        ]
    }
]

使用remove_nas函数可以删除嵌套列表数据框中的NAs：

import pandas as pd

data = remove_nas(data)

print(data)

输出结果为：

[
    {
        'name': 'John',
        'age': 30,
        'children': [
            {
                'name': 'Alice',
                'age': 5
            }
        ]
    },
    {
        'name': 'Jane',
        'age': None,
        'children': [
            {
                'name': 'Eve',
                'age': 10
            },
            {
                'name': 'Frank',
                'age': 15
            }
        ]
    }
]

在这个示例中，函数成功地删除了含有NA值的元素。由于返回的结果中使用了None来代替NA值，因此请根据实际需求进行后续处理。