Pandas: как заменить nan на none

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для замены значений NaN на None в DataFrame pandas:

 df = df. replace (np. nan , None )

Эта функция особенно полезна, когда вам нужно экспортировать DataFrame pandas в базу данных, которая использует None для представления отсутствующих значений вместо NaN .

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: заменить NaN на None в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [5, 6, 8, np.nan, 4, 15, 13],
                   ' B ': [np.nan, 12, np.nan, 10, 23, 6, 4],
                   ' C ': [2, 7, 6, 3, 2, 4, np.nan],
                   ' D ': [5, np.nan, 6, 15, 1, np.nan, 4]})

#view DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 NaN 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 NaN
2 8.0 NaN 6.0 6.0
3 NaN 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 NaN
6 13.0 4.0 NaN 4.0

Обратите внимание, что в DataFrame имеется несколько значений NaN .

Чтобы заменить каждое значение NaN на None , мы можем использовать следующий синтаксис:

 #replace all NaN values with None
df = df. replace (np. nan , None )

#view updated DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 None 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 None
2 8.0 None 6.0 6.0
3 None 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 None
6 13.0 4.0 None 4.0

Обратите внимание, что каждый NaN в каждом столбце DataFrame заменен на None .

Обратите внимание: если вы хотите заменить только значения NaN на None в определенном столбце, вы можете использовать следующий синтаксис:

 #replace NaN values with None in column 'B' only
df[' B '] = df[' B ']. replace (np. nan , None )

#view updated DataFrame
print (df)

      ABCD
0 5.0 None 2.0 5.0
1 6.0 12.0 7.0 NaN
2 8.0 None 6.0 6.0
3 NaN 10.0 3.0 15.0
4 4.0 23.0 2.0 1.0
5 15.0 6.0 4.0 NaN
6 13.0 4.0 NaN 4.0

Обратите внимание, что значения NaN были изменены на None только в столбце «B».

Связанный: Как заменить значения NaN нулем в Pandas

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как заменить определенные значения в Pandas
Как фильтровать DataFrame Pandas по значениям столбца
Как заполнить значения NA для нескольких столбцов в Pandas