使用None而不是np.nan作爲pandas中的空值DataFrame

Question

我有一個帶有混合數據類型的pandas DataFrame。我想用None替換所有的空值（而不是默認的np.nan）。出於某種原因，這似乎幾乎不可能。

實際上，我的DataFrame是從csv讀入的，但這裏有一個簡單的DataFrame，它具有混合的數據類型來說明我的問題。

df = pd.DataFrame(index=[0], columns=range(5)) 
df.iloc[0] = [1, 'two', np.nan, 3, 4] 

我不能這樣做：

>>> df.fillna(None) 
ValueError: must specify a fill method or value 

也不：

>>> df[df.isnull()] = None 
TypeError: Cannot do inplace boolean setting on mixed-types with a non np.nan value 

也不：

>>> df.replace(np.nan, None) 
TypeError: cannot replace [nan] with method pad on a DataFrame 

我曾經有隻字符串值的數據幀，所以我可以這樣做：

>>> df[df == ""] = None 

哪些工作。但是現在我混合了數據類型，這是不行的。

由於我的代碼的各種原因，這將有助於能夠使用None作爲我的空值。有沒有辦法可以將null值設置爲None？或者我只需回顧其他代碼，並確保我在任何地方都使用np.isnan或pd.isnull？

Answer 1

Use pd.DataFrame.where
用途當條件滿足df值，否則使用None

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