pandas 实现将NaN转换为None
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2022-03-17 22:21:45
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...
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:
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
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)
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。