Как удалить самый правый None из pandas .tolist ()?

Question

Предположим, я импортирую xlsx файл в список:

pd.read_excel(open('1.xlsx','rb'), index_col=None, header=None).values.tolist()

[[nan, 1.0, 2.0, nan],
 [nan, 3.0, nan, nan],
 [nan, 4.0, 5.0, 6.0],
 [nan, 7.0, nan, nan]]

Возможно ли удалить правый самый None без циклического перехода линии? Ожидаемый результат:

[[nan, 1.0, 2.0],
 [nan, 3.0],
 [nan, 4.0, 5.0, 6.0],
 [nan, 7.0]]

Answer 1

NumPy решение на основе

# reverse the columns 
a_rev = a[:,::-1]
# indices of all values after first nan to True
m = np.cumsum(~np.isnan(a_rev), 1) >= 1
# indices where to split
s = np.cumsum(m.sum(1))
# reverse again
ix = m[:,::-1]
# split to obtain n arrays
res = np.split(a[ix], s)[:-1]

print(res)

[array([nan,  1.,  2.]),
 array([nan,  3.]),
 array([nan,  4.,  5.,  6.]),
 array([nan,  7.])]

Чтобы получить вложенный список:

list(map(list, res))
[[nan, 1.0, 2.0], [nan, 3.0], [nan, 4.0, 5.0, 6.0], [nan, 7.0]]

---

Настройка:

import numpy as np

nan = np.nan
a = np.array([[nan,  1.,  2., nan],
              [nan,  3., nan, nan],
              [nan,  4.,  5.,  6.],
              [nan,  7., nan, nan]])

---

Использование списки

l = [[nan,  1.,  2., nan], [nan,  3., nan, nan], 
     [nan,  4.,  5.,  6.],  [nan,  7., nan, nan]]

out = []
for i in l:
    i_rev = i[::-1]
    for ix, j in enumerate(i_rev):
        if j == j:
            out.append(i[:len(i)-ix])
            break

out
# [[nan, 1.0, 2.0], [nan, 3.0], [nan, 4.0, 5.0, 6.0], [nan, 7.0]]