防止大熊猫阅读无为南

Question

我已清理数据集，必须用None替换大量pandas.read_csv值。之后我将其保存到新的csv文件中，当我使用None读回清理的数据集时，所有NaN值都表示为{{1}}，我该如何避免这种情况？

Answer 1

您可以在read_csv中使用参数keep_default_na和na_values，然后将replace字符串None用于值None：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""a,b
None,NaN
a,8"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp),keep_default_na=False,na_values=['NaN'])

print (df)
      a    b
0  None  NaN
1     a  8.0

print (type(df.a.iloc[0]))
<class 'str'>

df = df.replace({'None':None})
print (df)
      a    b
0  None  NaN
1     a  8.0

print (type(df.a.iloc[0]))
<class 'NoneType'>