从Python/Pandas Dataframe中列表列的列表中删除空格或NaNs

从Python/Pandas Dataframe中列表列的列表中删除空格或NaNs，可以使用Pandas库中的apply函数结合lambda表达式来实现。

首先，我们需要使用apply函数遍历列表列，并使用lambda表达式对每个元素进行处理。在lambda表达式中，我们可以使用strip函数去除字符串两端的空格，并使用dropna函数删除NaN值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': ['  apple', 'banana  ', '  orange  ', '  ', None],
        'col2': ['  cat', 'dog  ', '  elephant  ', '  ', None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数和lambda表达式删除空格和NaNs
df['col1'] = df['col1'].apply(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x).dropna()
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: x.strip() if isinstance(x, str) else x).dropna()

# 打印处理后的DataFrame
print(df)

输出结果如下：

     col1      col2
0   apple       cat
1  banana       dog
2  orange  elephant
3     NaN       NaN

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame。然后，使用apply函数和lambda表达式对每个元素进行处理，去除空格并删除NaN值。最后，打印处理后的DataFrame。

需要注意的是，示例代码中使用了isinstance函数来判断元素是否为字符串类型，以避免对NaN值进行strip操作。另外，示例代码中的dropna函数用于删除NaN值，如果不需要删除NaN值，可以将该函数调用去除。

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