panda 将 None 转为 nan

原创 已于 2022-10-31 11:35:17 修改 · 681 阅读 · 0 ·
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于 2022-10-31 11:34:11 首次发布
博客展示了使用pandas进行数据处理的代码，通过df.replace('None', np.nan)将数据中的'None'替换为NaN，体现了pandas在数据清洗方面的应用。 
df = df.replace('None', np.nan)
TATWle
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使用replace函数将Pandas DataFrame中的None值和其他异常编码值替换为np.nan
TechSavant的博客
09-03 822
在使用Python的Pandas库进行数据分析和处理时，可以使用replace函数来将DataFrame中的None值和其他异常编码值替换为np.nan（NumPy库中的缺失值表示）。总结一下，使用replace函数可以方便地将Pandas DataFrame中的None值和其他异常编码值替换为np.nan。这将将DataFrame中的所有None值替换为np.nan，并将更改应用到原始DataFrame中。这将在DataFrame的列’B’中将’b’替换为10，将’c’替换为20。
Python办公自动化—pandas读取Excel进行插入列、修改列的类型，apply函数与字典结合匹配等操作+完整代码
weixin_42636075的博客
06-19 804
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【Python基础-Pandas】解决Pandas会自动把None转成NaN的问题
jayxiaoxionger的博客
10-11 1148
解决Pandas会自动把None转成NaN的问题
pandas对象中的None转化为null NaN 的方法
huige6941的博客
04-27 4306
使用 np 的 fillna(np.nan) import numpy as np data = mdb.query_pd(sql) print(data) # 对应下图1 print(data.fillna(np.nan)) # 对应下图2 图1： 图2：
python之pandas中NaN与None的比较与处理
hutaotaotao的博客
05-08 5646
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python中none的替换方法：pandas&numpy
weixin_47552564的博客
01-14 1213
这个函数的主要目的是确保数组中不包含NaN值，而是将其替换为给定的数值。这对于一些数学计算和统计操作是很有用的，因为NaN值可能会导致这些操作产生不确定的结果。是NumPy库中的一个函数，用于将数组中的NaN（Not a Number）值替换为特定的数值。NaN通常表示缺失值或无效的数值。
pandas缺失数据isna,notna,np.nan,None,NaT,Nullable,NA,convert_dtypes,fillna,dropna,interpolate
laicikankna的博客
06-22 7779
快速浏览缺失数据的统计与转换isna和notna方法np.nan与None与NaT缺失数据的运算与分组缺失数据的填充与剔除fillna方法与dropna方法插值方法（线性插值等）问题与练习问题练习Reference 缺失数据的统计与转换 #从清华镜像拉装1.0.5版本的Pandas !pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==1.0.5 import pandas as pd import numpy as np df
如何另一个就是如何修改代码，让其不用panda库也能计算变异函数
最新发布
11-06
3. 对每一列（跳过第0列）尝试转为数值型 4. 计算均值、标准差、变异系数（CV） 5. 如果 CV > 0.2，则记录该列的完整数据并输出到 Excel 我们现在要 **去掉 `pandas` 和 `numpy`**，用纯 Python + 标准库 或 轻量第...
Pandas | 数据分析时将特定列转换为数字类型 float64 或 int64的方法
HG0724的博客
11-08 2585
是处理数据转换时非常有用的工具，尤其是在数据清洗和预处理阶段，它可以帮助确保数据类型的一致性。更多详细信息和用法可以参考。根据上述方法，将空字符串替换为NaN，这就方便使用isnull函数进行后续处理。库中的一个函数，用于将参数转换为数字类型。这个函数的默认返回类型是。’ ’ 【有个空格的哦】，具体取决于提供的数据。# 空字符当成有数据处理了。
【Python】pandas：索引（Index）, 多索引（MultiIndex）
yannan20190313的博客
08-08 1358
【Python】pandas：索引（Index）【属性，修改索引（set_names,set_axis,rename,rename_axis,add_prefix, add_suffix,reindex,reindex_like,align,set_index,reset_index），普通列与索引列互转，索引排序】, 多索引（MultiIndex）【属性，修改索引，通过索引获取数据，索引排序】
python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas处理丢失数据 None与np.nan
weixin_42424451的博客
07-09 3700
pandas处理丢失数据 None与np.nan 有两种丢失数据： None np.nan(NaN) import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df = pd.read_excel(‘students.xlsx’) df -----------------------------...
None 和 NaN分不清？ pandas 难点彻底搞懂
《人工智能原理与实践》作者
08-26 1995
Pandas 和 Numpy 是数据挖掘和数据科学中广泛使用的工具，但有时人们会对 None 和 NaN 感到困惑，它们非常相似但略有不同的数据类型。在这里，我们通过一些示例彻底把问题弄清楚。
python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换
momo_mo520的博客
10-14 7726
在人工采集数据时，经常有可能把空值和空格混在一起，一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格。这就给做数据处理的人带来了麻烦，因为空值和空格都是代表的无数据，而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来，这样就不能完整地得到我们想要的数据了，这里给出一个简单的方法处理该问题。 方法1： 既然我们认为空值和空格都代表无数据，那么可以先得到这两种情况下的布尔...
pandas numpy处理缺失值，none与nan比较
onemorepoint的博客
04-28 4061
pandas numpy处理缺失值，none与nan比较 原文链接：https://junjiecai.github.io/posts/2016/Oct/20/none_vs_nan/ 建议从这里下载这篇文章对应的.ipynb文件和相关资源。这样你就能在Jupyter中边阅读，边测试文中的代码。 python原生的None和pandas, numpy中的nu...
【Python3】简述numpy.nan和None的区别
沐浴清风的博客
12-24 2574
None vs NaN要点总结 在pandas中， 如果其他的数据都是数值类型， pandas会把None自动替换成NaN, 甚至能将s[s.isnull()]= None,和s.replace(NaN, None)操作的效果无效化。 这时需要用where函数才能进行替换。 None能够直接被导入数据库作为空值处理， 包含NaN的数据导入时会报错。 numpy和pandas的很多函数能处理NaN，...
python 数据框对nan和None的处理
jccc39的博客
02-28 1565
问题：有时python从文件或数据库向中导入数据成数据框时，有些空值会被替换成nan，而有些会被替换成None（似乎列值全为空或者字符类型时会替换成None，列值为数值时会换成nan），这时应该如何处理较好？ 建议将None全部替换成nan，因为np和pandas中处理nan的函数比较多，使用语句： df=df.fillna(value=np.nan) 后面只需判断某值number是否为nan，而不用再担心出现None，使用： np.isnan(number) 判断number是否为nan
【吃饱没事干Python】列表中空值nan的苦恼（已解决）
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AI_Clay的博客
09-17 1万+
在python中nan是not a number的意思，比如当0做分母时的结果即为nan，因此nan本质是一种float类型，而且一个nan不会等于另一个nan,python做数据处理时经常会遇到列表中含有nan的时候，导致你做一些操作经常报错，苦恼不已。
【pandas 数据清洗：空值None和缺失值NaN的处理】
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06-10 5664
数据清洗的主要操作
panda将list转为excel
08-31
Pandas是一个功能强大的Python库，可以用来进行数据分析和处理。它提供了一些方法来将列表转换为Excel文件。 要将一个列表转换为Excel文件，我们需要首先导入Pandas库。然后，我们可以使用Pandas的DataFrame对象来创建一个数据表。 下面是一个例子： ```python import pandas as pd # 创建一个列表 my_list = ['Apple', 'Banana', 'Orange', 'Grapes'] # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'Fruits': my_list}) # 将DataFrame保存为Excel文件 df.to_excel('fruits.xlsx', index=False) ``` 上面的代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含水果名称的列表。接下来，通过使用DataFrame对象，我们将列表转换为一个数据表。最后，通过调用`to_excel`方法，我们将DataFrame对象保存为名为"fruits.xlsx"的Excel文件。 需要注意的是，如果想要在保存Excel文件时去掉索引列，可以通过将`index`参数设置为`False`来实现（如上例所示）。 这是将列表转换为Excel文件的基本方法。使用Pandas库的其他功能，我们还可以对数据进行排序、筛选等操作，从而实现更复杂的数据处理和分析。
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