防止 pandas 将 None 读为 Nan

【问题标题】：Prevent pandas from reading None as Nan防止 pandas 将 None 读为 Nan
【发布时间】：2017-06-21 00:55:04
【问题描述】：

我清理了一个数据集，不得不用None 替换很多NaN 值。之后我将它保存到一个新的 csv 文件中，当我使用pandas.read_csv 读取清理后的数据集时，所有None 值都表示为NaN，我该如何避免这种情况？

【问题讨论】：

在 read_csv 中使用 na_filter=False
带有nan 的列可以具有浮点数据类型。带有None 的一个将是object dtype。计算会比较慢。

【解决方案1】：

您可以在read_csv 中使用参数keep_default_na 和na_values，然后将replace 字符串None 用于值None：

import pandas as pd
from pandas.compat import StringIO

temp=u"""a,b
None,NaN
a,8"""
#after testing replace 'StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(StringIO(temp),keep_default_na=False,na_values=['NaN'])

print (df)
      a    b
0  None  NaN
1     a  8.0

print (type(df.a.iloc[0]))
<class 'str'>

df = df.replace({'None':None})
print (df)
      a    b
0  None  NaN
1     a  8.0

print (type(df.a.iloc[0]))
<class 'NoneType'>

【讨论】：