对于Python 2.7(参见Raymond的回答，Python 3的等效内容):

想知道一些“不是None”的东西在python(和其他OO语言)中是否如此常见，所以在我的common .py(我用“from common import *”导入到每个模块中)中，我包含了这些行:

def exists(it):
    return (it is not None)

然后从列表中删除None元素，只需执行以下操作:

filter(exists, L)

我发现这比对应的列表理解式(Raymond在Python 2版本中展示的)更容易阅读。

>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> [x for x in L if x is not None]
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]

只是为了好玩，这里介绍了如何在不使用lambda的情况下调整过滤器来实现这一点，(我不建议使用此代码-仅用于科学目的)

>>> from operator import is_not
>>> from functools import partial
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> list(filter(partial(is_not, None), L))
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]

使用列表理解可以做到如下:

l = [i for i in my_list if i is not None]

l的值为:

[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]

假设列表如下

iterator = [None, 1, 2, 0, '', None, False, {}, (), []]

这将只返回bool(item)为True的项目

print filter(lambda item: item, iterator)
# [1, 2]

这相当于

print [item for item in iterator if item]

只过滤None:

print filter(lambda item: item is not None, iterator)
# [1, 2, 0, '', False, {}, (), []]

等价于:

print [item for item in iterator if item is not None]

获取所有值为False的项

print filter(lambda item: not item, iterator)
# Will print [None, '', 0, None, False, {}, (), []]

如果列表中有NoneType和pandas._lib .missing. list。NAType对象比使用:

[i for i in lst if pd.notnull(i)]

列表理解可能是最干净的方式:

>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9
>>> [x for x in L if x is not None]
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]

还有一种函数式编程方法，但它更复杂:

>>> from operator import is_not
>>> from functools import partial
>>> L = [0, 23, 234, 89, None, 0, 35, 9]
>>> list(filter(partial(is_not, None), L))
[0, 23, 234, 89, 0, 35, 9]