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文檔簡介

第pandas實現(xiàn)將NaN轉(zhuǎn)換為None在python中，用pandas處理數(shù)據(jù)非常方便。

但是有時候從其他地方讀取數(shù)據(jù)時，會有異常值需要處理。

比如，我們要從excel讀取數(shù)據(jù)然后調(diào)用接口寫入數(shù)據(jù)庫時，讀取到的空值是NaN，但是，接口接收的對應(yīng)單元格數(shù)據(jù)應(yīng)該是None，這時候怎么處理呢？當然，用pandas做這個事也是非常容易的。

示例如下：

原始數(shù)據(jù)：

示例代碼：

importpandasaspd

df=pd.read_excel('data/test_data.xlsx')

#將非空數(shù)據(jù)保留，空數(shù)據(jù)用None替換

df=df.where(df.notnull(),None)

print(df)

輸出結(jié)果：

idvalue

01100

12None

23None

3450

補充：PandasNanNone處理

在處理數(shù)據(jù)的時候遇到這個問題。

數(shù)據(jù)庫里的值是null

然后讀取數(shù)據(jù)庫后得到的dataframe里顯示的事None.

想把這些None裝換成0.0但是試過很多方法都不奏效。

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

這個判斷句是生效的

df.loc[0,'PLANDAY']isNone:

后來發(fā)現(xiàn)這個數(shù)據(jù)類型是Nan不是None

因此使用解決了上訴問題。

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

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