Ersetzen Sie None durch NaN im Pandas-Datenrahmen

Ich habe Tisch x:

        website
0   http://www.google.com/
1   http://www.yahoo.com
2   None

Ich möchte Python None durch Pandas NaN ersetzen. Ich habe es versucht:

x.replace(to_replace=None, value=np.nan)

Aber ich habe:

TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular expressions, you passed a 'bool'

Wie soll ich vorgehen?

Sie können das Python-Objekt verwenden DataFrame.fillnaoder Series.fillnaersetzen None, nicht die Zeichenfolge 'None'.

import pandas as pd
import numpy as np

Für Datenrahmen:

df = df.fillna(value=np.nan)

Für Spalte oder Serie:

df.mycol.fillna(value=np.nan, inplace=True)

Hier ist eine weitere Option:

df.replace(to_replace=[None], value=np.nan, inplace=True)

Die folgende Zeile wird ersetzt Nonedurch NaN:

df['column'].replace('None', np.nan, inplace=True)

Wenn Sie df.replace ([None], np.nan, inplace = True) verwenden, wurden alle datetime-Objekte mit fehlenden Daten in Objekt-dtypes geändert. Jetzt haben Sie möglicherweise fehlerhafte Abfragen, es sei denn, Sie ändern sie wieder auf datetime, was je nach Größe Ihrer Daten eine Belastung darstellen kann.

Wenn Sie diese Methode verwenden möchten, können Sie zuerst die Felder des Objekttyps in Ihrer Datenbank identifizieren und dann das Feld Keine ersetzen:

obj_columns = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values)
df[obj_columns] = df[obj_columns].replace([None], np.nan)

DataFrame['Col_name'].replace("None", np.nan, inplace=True)