用 None 替换 Pandas 或 Numpy Nan 以与 MysqlDB 一起使用

Question

我正在尝试使用 MysqlDB 将 Pandas 数据框（或可以使用 numpy 数组）写入 mysql 数据库。 MysqlDB 似乎不理解“nan”，我的数据库抛出一个错误，指出 nan 不在字段列表中。我需要找到一种方法将“nan”转换为 NoneType。

有任何想法吗？

原文由 FinDev 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

@bogatron 说得对，你可以使用 where ，值得注意的是你可以在 pandas 中本地执行此操作：

 df1 = df.where(pd.notnull(df), None)

注意：这会将 所有列 的 dtype 更改为 object 。

例子：

 In [1]: df = pd.DataFrame([1, np.nan])

In [2]: df
Out[2]:
    0
0   1
1 NaN

In [3]: df1 = df.where(pd.notnull(df), None)

In [4]: df1
Out[4]:
      0
0     1
1  None

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注意：你不能做什么重铸数据帧 dtype 允许所有数据类型类型，使用 astype ，然后是数据帧 fillna 方法：

 df1 = df.astype(object).replace(np.nan, 'None')

不幸的是，无论是这个，还是使用 replace ，都不能与 None 一起使用，请参阅 这个（已关闭）问题。

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顺便说一句，值得注意的是，对于大多数用例，您不需要将 NaN 替换为 None，请参阅有关 pandas 中 NaN 和 None 之间区别的 问题。

但是，在这种特定情况下，您似乎这样做了（至少在回答此问题时）。

原文由 Andy Hayden 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 2

df = df.replace({np.nan: None})

注意： 对于 pandas 版本 <1.4， 这会将 所有 受影响 列 的 dtype 更改为 object 。

为避免这种情况，请改用以下语法：

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

在 这个 Github 问题 和 Killian Huyghe 的评论中，感谢这个人。

原文由 EliadL 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议