识别二维列表/列表列表中的空列表

我有一个包含 10000 个客户评分的 Excel 文件。每行都是一个评级（第 1 行 = 评级 1；第 2 行 = 评级 2，...）。我将它们导入 Jupyter Notebook 并清理它们。 （词形化、删除停用词、...） 结果如下所示：

print(data_lemmatized[:2])
[ [ ], ["practical", "recommendation"], ["miserable", "confusing"], ... ]

由于某些评分非常短，例如只有一个表情符号，因此此处列表中的列表为空。导出到 Excel 时，不会显示这些空列表。导出后不再是10000行，而是只有9000行。这使得对作者的分配变得不可能。 你能帮我找到一种导出或识别空行的方法吗？

（我尝试在Python中的每个列表中添加一个唯一的字符。例如数字“77777”，它不会出现在任何其他客户评级。但是，此数字仅添加到第一个和所有填充的列表中。）

可以使用多种方法识别或筛选二维列表中的空列表：

1. 列表推导:

这是一种简洁的方法，可以创建一个只包含非空列表的新列表：

data_no_empty = [lst for lst in data_lemmatized if lst]

此代码遍历 data_lemmatized 中的每个列表，如果该列表不为空，则将其添加到 data_no_empty 列表中。

2. 循环和条件语句:

这种方法更详细，可以更好地控制要对空列表执行的操作：

data_cleaned = []
for lst in data_lemmatized:
    if lst:  # 如果列表不为空
        data_cleaned.append(lst)
    else:
        # 处理空列表，例如：
        print("发现一个空列表！")

此代码遍历 data_lemmatized 中的每个列表，如果该列表不为空，则将其添加到 data_cleaned 列表中。否则，它将执行在 else 块中指定的任何操作，例如打印消息或将占位符值添加到新的列表中。

3. filter 函数:

这种方法利用 Python 内置的 filter 函数来创建只包含非空列表的新列表：

data_no_empty = list(filter(None, data_lemmatized))

此代码使用 filter 函数从 data_lemmatized 列表中删除所有计算结果为 False 的元素（在本例中为空列表）。

导出到 Excel：

使用上述任何方法获取非空列表列表后，可以使用 pandas 库轻松将其导出到 Excel：

import pandas as pd

# ... (使用上述方法之一获取 data_no_empty)

df = pd.DataFrame(data_no_empty)
df.to_excel("cleaned_ratings.xlsx", index=False, header=False)

这将创建一个名为 "cleaned_ratings.xlsx" 的 Excel 文件，其中包含所有非空列表，每行一个列表。 index=False 和 header=False 参数分别用于防止写入索引和标题行。

选择最适合的方法，并将其集成到的代码中以识别和处理空列表。