Заменить None на NaN в кадре данных pandas

У меня есть таблица x:

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

Я хочу заменить python None на pandas NaN. Я старался:

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

Но я получил:

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'

Как мне это сделать?

Вы можете использовать DataFrame.fillnaили, Series.fillnaкоторый заменит объект Python None, а не строку 'None'.

import pandas as pd
import numpy as np

Для фрейма данных:

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

Для столбца или серии:

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

Вот еще вариант:

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

Следующая строка заменяется Noneна NaN:

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

Если вы используете df.replace ([None], np.nan, inplace = True), это изменит все объекты datetime с отсутствующими данными на объекты dtypes. Итак, теперь у вас могут быть неработающие запросы, если вы не измените их обратно на datetime, что может облагаться налогом в зависимости от размера ваших данных.

Если вы хотите использовать этот метод, вы можете сначала определить поля dtype объекта в вашем df, а затем заменить 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)