用无代替熊猫或Numpy Nan与MysqlDB一起使用

我正在尝试使用MysqlDB编写一个熊猫数据框（或可以使用numpy数组）到mysql数据库。 MysqlDB似乎并不理解'南'，我的数据库抛出一个错误，说南不在字段列表中。我需要找到一种方法将'nan'转换为NoneType。用无代替熊猫或Numpy Nan与MysqlDB一起使用

任何想法？

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2013-01-04 Yoshi9143

有没有设置，可以在熊猫改变，使其返回'None'为'NULL'而不是' nan'？ –

@bogatron有它的权利，你可以使用，这是值得注意的是，你可以在熊猫本身做到这一点：

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

注意：这将的所有列的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

注意：你不能做重铸DataFrames dtype允许所有数据类型的类型，使用astype，然后将数据帧fillna方法：

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

不幸的是，这也不使用replace，与None一起使用，参见this (closed) issue。

顺便说一句，这是值得注意的是，对于大多数使用情况下，你不需要用无以取代的NaN，看到这个问题有关the difference between NaN and None in pandas。

但是，在这个特定的情况下，它似乎你（至少在这个答案的时候）。

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2013-01-04 19:01:25

cripes，对不起，非常好的一点。也许你可以用'NULL'或'None'代替... –

使用pandas更新自己的'where'（奇怪的是不在文档中！） –

参见文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs /stable/indexing.html#where-and-masking – Jeff

您可以在numpy的阵列替换nan与None：

>>> 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'>

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2013-01-04 18:57:52 bogatron

唯一潜在的问题是'dtype'的变化，''x.dtype''是'dtype（'float64'）'，而'y.dtype'是'dtype（'object'）'。 – Jaime

相当古老，但我偶然发现了同样的问题。试着这样做：

df['col_replaced'] = df['col_with_npnans'].apply(lambda x: None if np.isnan(x) else x)

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2016-11-09 14:48:22

周围绊倒后，这个工作对我来说：

df = df.astype(object).where(pd.notnull(df),None)

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2017-08-02 19:47:59

用无代替熊猫或Numpy Nan与MysqlDB一起使用

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