二次元リストの平均値の算出。もっと綺麗なコードに書き換えたい

Question

以下のように数値以外の値が混入した二次元のリストから行ごとの平均値を算出し一次元のリストにその平均値を格納するプログラムを作成しています。

li_2d = [[1, 2, 3, 4],
         [1, 3, 5.5, 7],
         [1, 2.5, 3, 'a'],
         ['a', 3, 5, None]]

数値以外の値（文字列やNone）がある行はもちろんエラーになってしまうためIllegalやNot Numberなど計算できなかったことを示す文字列を平均値の代わりに入れたいです。

以上のことを踏まえて下のようなプログラムを作成してみましたが、フラグ変数を利用しているためコードが少し長くなってしまいました。

• 行ごとに平均値を算出するプログラム

import statistics


def is_num(val) -> bool:
    return isinstance(val, int) or isinstance(val, float)


def average_2d(li_2d: list) -> list:
    result = []
    for li in li_2d:
        li_1d_temp = []
        flag_skip = False
        for elem in li:
            if is_num(elem):
                li_1d_temp.append(elem)
            else:
                result.append('illegal')  # ここの文字はなんでもいい。でも何か文字は入れたい
                flag_skip = True
                break
        if not flag_skip:
            result.append(statistics.mean(li_1d_temp))
    return result

• 使用例

if __name__ == '__main__':
    li_2d_no1 = [[1, 2, 3, 4],
                 [1, 3, 5.5, 7],
                 [1, 2.5, 3, 'a'],
                 ['a', 3, 5, None]]

    li_2d_no2 = [[1, 2, 3, 4, 5, 6],
                 [None, 3, 5, 7, 9, 11],
                 [1.5, 2.5, 3, 4, 5, 6.5]]
    print('No1', average_2d(li_2d_no1))
    print('No2', average_2d(li_2d_no2))

No1 [2.5, 4.125, 'illegal', 'illegal']
No2 [3.5, 'illegal', 3.75]

これでも一応期待通りに動くのでそのまま利用してもいいのですが、できればもっとスマートな方法で綺麗なコードにしたいです。
なにか他にいい方法はないでしょうか。

######補足

• 実際に利用するときはかなり長いリストを使う可能性があるので実行速度が遅くなるような例外処理は使いたくありません。
• リストではなくNumpy配列でも大丈夫です。

######環境
python3.8.5

Answer 1

tryを使うと、こんな感じです。

>>> def avr(a):
...     try:
...         return float(sum(a))/len(a)
...     except Exception:
...         return 'illegal'
...
>>> def average_2d(a):
...     return [avr(x) for x in a]
...
>>> li_2d = [[1, 2, 3, 4],
...          [1, 3, 5.5, 7],
...          [1, 2.5, 3, 'a'],
...          ['a', 3, 5, None]]
>>>
>>> average_2d(li_2d)
[2.5, 4.125, 'illegal', 'illegal']

pythonで好まれるコーディングスタイルです。

公式ドキュメントの用語集には、EAFPとして書かれています。
「認可をとるより許しを請う方が容易 (easier to ask for forgiveness than permission)」の略です。
やってみてだめだったら、後処理をした方が楽だよ、だと解釈しています。

Comments

[penpineapple]

回答ありがとうございます。
例外処理使うとこんなにスッキリするんですね。びっくりしました。

EAFPという用語を今まで知らなかったので少し調べてみたのですが、PythonはC系やJavaと違い例外の処理のコストがそこまで大きくないみたいですね。ループ中の例外はさらに最適化されていて実行速度にほとんど影響しないとか。
PythonはJavaやC系とは違いインデントが重要な言語なので、インデントを多用するif文よりもtry-exceptの方が好まれる、というのもあるんでしょうかね。

コードの簡略化だけでなくコーディングスタイルについても勉強になりました。
ありがとうございました。