Question

我有表x：

        website
0   http://www.google.com/
1   http://www.yahoo.com
2   None

我想用pandas NaN替换python None。我试过了：

x.replace(to_replace=None, value=np.nan)

但我得到了：

TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular expressions, you passed a 'bool'

我应该怎么做？

Answer 1

您可以使用DataFrame.fillna或Series.fillna替换Python对象None，而不是字符串'None'。

import pandas as pd

对于数据框：

df.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)

对于专栏或系列：

df.mycol.fillna(value=pd.np.nan, inplace=True)

Answer 2

以下行将@SuppressWarnings("unchecked") E elementData(int index) { return (E) elementData[index]; }替换为None：

NaN

Answer 3

这是另一种选择：

df.replace(to_replace=[None], value=np.nan, inplace=True)

Answer 4

如果使用df.replace（[None]，np.nan，inplace = True），则会将所有缺少数据的日期时间对象更改为对象dtype。因此，除非您将其更改回日期时间，否则现在您可能会遇到断掉的查询，这可能会增加数据量，这取决于数据的大小。

如果要使用此方法，可以先在df中标识对象dtype字段，然后替换None：

obj_columns = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values)
df[obj_columns] = df[obj_columns].replace([None], np.nan)

Answer 5

DataFrame['Col_name'].replace("None", np.nan, inplace=True)

Answer 6

这是一个老问题，但这里是多列的解决方案：

values = {'col_A': 0, 'col_B': 0, 'col_C': 0, 'col_D': 0}
df.fillna(value=values, inplace=True)

有关更多选项，请查看文档：