在处理缺失数据中，我们看到pandas主要使用NaN来表示缺失数据。因为NaN是浮点型，所以这会强制带有任何缺失...
似乎pandas中的MultiIndex对None值的任何赋值都会导致转换为NaN
可以使用DataFrame.fillna或Series.fillna来替换Python对象None，而不是字符串'None'。
下面的代码将所有列设置为对象数据类型,然后将任何空值替换为None。将列数据类型设置为object非常重要,因为这样可以防止pandas进一步更改类型。 for col in df.columns: df[col] = df[col].astype(object) df.loc[df[col].isnull(), col] = None 警告:此解决方案效率不高,因为它处理的列可能没有np。nan值...
我们看到pandas主要使用NaN来表示缺失数据。因为NaN是浮点型，所以这会强制带有任何缺失值的整数数组变为...
在替换为where语句之前,将numpy NaN转换为pandas NA: df = df.replace(np.NaN, pd.NA).where(df.notnull(), None) 2021-12-01 15:07:55 还有另一个选择,它确实对我有用: df = df.astype(object).replace(np.nan, None) 2022-03-04 23:35:57 推荐...
我设法做到这一点的唯一方法是直接操作numpy数组。似乎pandas中的MultiIndex对None值的任何赋值都会导致转换...
可以使用DataFrame.fillna或Series.fillna来替换Python对象None，而不是字符串'None'。
DataFrame。where用于替换条件为False的值。 DataFrame。mask用于替换条件为True的值。 所以在这个问题中,使用df.mask(df.isna(), other=None, inplace=True)可能更直观。 2019-04-29 12:21:44 df = df.replace({np.nan: None}) 注意:对于<1.4的pandas版本,这会将所有受影响列的dtype更改为object。为了...