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怎么在pandas中將NaN轉換為None？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data/test_data.xlsx')
# 將非空數據保留，空數據用None替換
df = df.where(df.notnull(), None)
print(df)輸出結果：
id value
0 1 100
1 2 None
2 3 None
3 4 50
補充：Pandas Nan & None 處理
在處理數據的時候遇到這個問題。
數據庫里的值 是null
然后讀取數據庫后得到的dataframe 里顯示的事None.
想把這些None 裝換成0.0 但是試過很多方法都不奏效。
df['PLANDAY'].replace('None',0)
df.loc[0,'PLANDAY'] is None:
后來發現這個數據類型是Nan 不是None
因此使用解決了上訴問題。
df['PLANDAY'] = df['PLANDAY'].fillna(0.0)
關于怎么在pandas中將NaN轉換為None問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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