将Pandas或Numpy Nan替换为None以用于MysqlDB

我试图写一个熊猫数据帧(或可以使用numpy数组)到mysql数据库使用MysqlDB。MysqlDB似乎不理解'nan'，我的数据库抛出一个错误，说nan不在字段列表中。我需要找到一种方法将“nan”转换为NoneType。

什么好主意吗?

当前回答

有时使用此代码更好。注意np指的是numpy:

df = df.fillna(np.nan).replace([np.nan], [None])

其他回答

还有另一个选择，它确实对我有用:

df = df.astype(object).replace(np.nan, None)

令人惊讶的是，之前的答案都不适合我，所以我不得不对每一列都这样做。

for column in df.columns:
            df[column] = df[column].where(pd.notnull(df[column]), None)

你可以在numpy数组中用None替换nan:

>>> x = np.array([1, np.nan, 3])
>>> y = np.where(np.isnan(x), None, x)
>>> print y
[1.0 None 3.0]
>>> print type(y[1])
<type 'NoneType'>

这招对我很管用:

df = df.fillna(0)

取代np。nan和None在不同版本的熊猫中完成的不同:

if version.parse(pd.__version__) >= version.parse('1.3.0'):
    df = df.replace({np.nan: None})
else:
    df = df.where(pd.notnull(df), None)

这解决了熊猫版本<1.3.0的问题，如果df中的值已经为None，则df.replace({np. replace)nan: None})将切换回np。Nan(反之亦然)。

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