Pandas 数据框中用NaN替换None

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据分析库中，将数据框中的None替换为NaN。经常使用Pandas进行数据操作的朋友们都知道，处理数据时经常需要将None值转换为NaN（缺失值）。None在Pandas中被认为是一种“missing” data类型，因此处理None与处理NaN的方式也是有所不同的。下文将为大家介绍两种常用的方法：
1. 手动替换
2. 使用Pandas库中的replace方法替换

阅读更多：Pandas 教程

手动替换

第一种替换方法可以通过Python语言提供的语法，手动对数据框中对应的缺失值进行修改。

以一组虚拟的数据为例，假设我们需要将数据框中的None全部替换为NaN。首先，我们需要创建这个虚拟数据，并对数据进行检查：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, None, 4], 'col2': [None, 'a', None, None]})
print(df)

输出结果如下：

   col1  col2
0   1.0  None
1   2.0     a
2   NaN  None
3   4.0  None

接下来，我们使用Python语言提供的语法对数据框中的缺失值进行修改：

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

完整代码输出结果如下：

   col1 col2
0   1.0  NaN
1   2.0    a
2   NaN  NaN
3   4.0  NaN

通过上述代码可知，我们已经成功地将数据框中的None全部替换为NaN了。

使用Pandas库中的replace方法替换

第二种替换方法可以通过Pandas库中的replace()方法实现，调用起来更为简便。

继续以第一种例子为例，我们需要将数据框中的None全部替换为NaN。首先，我们需要创建这个虚拟数据，并对数据进行检查：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1, 2, None, 4], 'col2': [None, 'a', None, None]})
print(df)

输出结果如下：

   col1  col2
0   1.0  None
1   2.0     a
2   NaN  None
3   4.0  None

接下来，我们可以直接调用replace()方法进行替换：

df = df.replace(to_replace=None, value=pd.np.nan)
print(df)

完整代码输出结果如下：

   col1 col2
0   1.0  NaN
1   2.0    a
2   NaN  NaN
3   4.0  NaN

通过上述代码可知，我们已经成功地将数据框中的None全部替换为NaN了。

总结

本文介绍了两种替换Pandas数据框中None为NaN缺失值的方法。手动替换需要使用Python语言提供的语法来实现，方法比较繁琐，但可以实现更加精细的缺失值替换操作；而使用Pandas库中的replace()方法则更加简便，容易上手。无论何种方式，都可以满足大部分数据探索和分析需要。建议大家在实际操作中考虑数据集的规模和复杂性等因素，选择更加适合自己的方法。