使用replace()方法将NaN的值转换为None import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') df = df.replace(np.nan, None) print(df) 结果如下 name age height weight 0 Tony 18 165.0 55.0 1 Jane 17 None 60.0 2 Ben 18 168.0 None __EOF__ 本文作者:蓝莓薄荷 本文...
在这种情况下,我们可以使用None作为替换值来将NaN更改为None。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个包含NaN的dataframe df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]}) # 将NaN更改为None df = df.fillna(None) print(df) 输出结果如下: ...
importpandasaspd df = pd.read_excel('data/test_data.xlsx')# 将非空数据保留,空数据用None替换df = df.where(df.notnull(), None)print(df) 复制代码 输出结果: id value 0 1 100 1 2 None 2 3 None 3 4 50 补充:Pandas Nan & None 处理 在处理数据的时候遇到这个问题。 数据库里的值 是nu...
在pandas中,None可以用于表示缺失的标签或其他数据类型的空值。NaN是“Not a Number”的缩写,表示不是一个数字。它是浮点数类型的一个特殊值,用于表示缺失或无法表示的数值数据。在pandas中,NaN通常用于表示缺失的数值数据。现在,让我们通过一些实例来深入理解None和NaN的区别。首先,我们可以创建一个包含缺失数据的Data...
Pandas中的缺失值是指nan、None和NaT。如果需要把inf 和 -inf视为缺失值,需要设置 pandas的选项: pandas.options.mode.use_inf_as_na = True 注意,None和None是相等的,但是缺失值和其他任何值(包括缺失值)是不相等的。 >>> None==None True >>> np.nan == np.nan ...
pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了丰富的数据结构和数据分析函数。其中的to_csv函数用于将数据保存为CSV文件格式。 在使用pandas的to_csv函数时,如果数据中存在NaN(Not a Number)或None值,可能会导致信息丢失。NaN通常表示缺失值,而None是Python中表示空值的对象。
默认为 None。 axis:指定填充方向,取值为 {0, 1, ‘index’, ‘columns’}。0 或‘index’表示按列填充,1 或‘columns’表示按行填充,默认为 None。 inplace:是否直接修改原始 DataFrame。默认为 False。 limit:填充的连续 NaN 数量最大值。 downcast:指定数据类型,取值为 {‘infer’, ‘integer’, ‘...
1、首先看下NaN和None的类型 type(np.NaN) ---> float type(None) ---> NoneType 2、None和NaN需要区别对待,如果想选择全部的NaN和None,需要用==‘None’ 和isnull()双重选择,如下: aa.loc[((aa['mf_frontcode']=='None') | (aa['mf_frontcode'].isnull())),'mf_frontcode']= aa[((aa...
用np.isnan() 用np.isnull() (2)dataframe空值处理 1.将NaN变为指定值:df.fillna(value) 将空值变为指定值 前向填充和后向填充 使用fillna方法将NaN转换为零 使用replace方法将NaN转换为零 2.将None变为指定值 3.删除空值NaN:df.dropna() 4.是否为空值NaN或者None:df.isnull() ...
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。3. 选择数据子集 导入数据后，一般要对数据进行...