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

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)

其他回答

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'>

我相信最干净的方法是使用pandas. datafframe .to_numpy()方法中的na_value参数(docs):

na_value:任意，可选用于缺失值的值。默认值取决于dtype和DataFrame列的dtypes。 1.1.0新版功能。

例如，你可以使用None替换NaN的字典

columns = df.columns.tolist()
dicts_with_nan_replaced = [
    dict(zip(columns, x))
    for x in df.to_numpy(na_value=None)
]

还有另一个选择，它确实对我有用:

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

现在对我来说，徒手做是唯一可行的方法。

@rodney cox的回答几乎在所有情况下都对我有效。

下面的代码将所有列设置为对象数据类型，然后将任何空值替换为None。将列数据类型设置为object非常重要，因为这样可以防止pandas进一步更改类型。

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(object)
    df.loc[df[col].isnull(), col] = None

警告:此解决方案效率不高，因为它处理的列可能没有np。nan值。

在替换为where语句之前，将numpy NaN转换为pandas NA:

df = df.replace(np.NaN, pd.NA).where(df.notnull(), None)

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