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pandas 实现将NaN转换为None

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-27 22:32:09 30 4
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在python中,用pandas处理数据非常方便.

但是有时候从其他地方读取数据时,会有异常值需要处理.

比如,我们要从excel读取数据然后调用接口写入数据库时,读取到的空值是NaN,但是,接口接收的对应单元格数据应该是None,这时候怎么处理呢?当然,用pandas做这个事也是非常容易的.

示例如下:

原始数据:

pandas 实现将NaN转换为None

示例代码:

 import pandas as pd 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)

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null 。

然后读取数据库后得到的dataframe 里显示的事None. 。

想把这些None 装换成0.0 但是试过很多方法都不奏效.

使用过

 df['PLANDAY'].replace('None',0)

未奏效

pandas 实现将NaN转换为None

这个判断句是生效的

 df.loc[0,'PLANDAY'] is None:

后来发现这个数据类型是Nan 不是None 。

因此使用解决了上诉问题.

 df['PLANDAY'] = df['PLANDAY'].fillna(0.0)

pandas 实现将NaN转换为None

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我.

原文链接:https://blog.csdn.net/u013314786/article/details/103118110 。

最后此篇关于pandas 实现将NaN转换为None的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas 实现将NaN转换为None的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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