在Pandas DataFrame中将无效值替换为None

Question

None在Python的Pandas中，是否有任何方法可以替换值？

您可以使用df.replace('pre','post')另一个值并将其替换，但是如果要替换为None值，则无法完成此操作，如果尝试使用该值，则会得到奇怪的结果。

所以这是一个例子：

df = DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])
df.replace('-', 0)

返回成功的结果。

但，

df.replace('-', None)

返回以下结果：

0
0   - // this isn't replaced
1   3
2   2
3   5
4   1
5  -5
6  -1
7  -1 // this is changed to `-1`...
8   9

为什么会返回如此奇怪的结果？

由于我想将此数据框倒入MySQL数据库，因此我不能将NaN值放入数据框的任何元素中，而是要放置None。当然，您可以先更改'-'为NaN，然后再转换NaN为None，但是我想知道为什么数据框以这种可怕的方式起作用。

已在Python 2.7和OS X 10.8的pandas 0.12.0开发人员上进行了测试。Python是OS X上的预装版本，我通过使用SciPy
Superpack脚本安装了熊猫，以供参考。

Answer 1

实际上，在更高版本的熊猫中，这将产生TypeError：

df.replace('-', None)
TypeError: If "to_replace" and "value" are both None then regex must be a mapping

您可以通过传递列表或字典来实现：

In [11]: df.replace('-', df.replace(['-'], [None]) # or .replace('-', {0: None})
Out[11]:
      0
0  None
1     3
2     2
3     5
4     1
5    -5
6    -1
7  None
8     9

但我建议使用NaN而不是使用None：

In [12]: df.replace('-', np.nan)
Out[12]:
     0
0  NaN
1    3
2    2
3    5
4    1
5   -5
6   -1
7  NaN
8    9