Замініть None на NaN у фреймі даних pandas

У мене є таблиця x:

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

Я хочу замінити python None пандами NaN. Я намагався:

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

Але я отримав:

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'

Як мені це робити?

Ви можете використовувати DataFrame.fillnaабо Series.fillnaякий замінить об'єкт Python None, а не рядок 'None'.

import pandas as pd
import numpy as np

Для кадру даних:

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

Для стовпця або серії:

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

Ось ще один варіант:

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

Наступний рядок замінюється Noneна NaN:

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

Якщо ви використовуєте df.replace ([None], np.nan, inplace = True), це змінило всі об'єкти datetime із відсутніми даними на dtypes об'єкта. Отже, тепер у вас можуть бути непрацездатні запити, якщо ви не зміните їх на дату, яка може обкладатися податком залежно від розміру ваших даних.

Якщо ви хочете використовувати цей метод, ви можете спочатку визначити поля dtype об’єкта у вашому df, а потім замінити None:

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)