PandasまたはNumpy NanをNoneに置き換えてMysqlDBと一緒に使用する

Question

MysqlDBを使用して、Pandasデータフレームをmysqlデータベースに書き込もうとしています（またはnumpy配列を使用できます）。 MysqlDBが 'nan'を理解していないように見えて、データベースがフィールドリストにないというエラーをスローします。私は 'nan'をNoneTypeに変換する方法を見つける必要があります。

アイデア？

Answer 1

@bogatronは右のそれを持って、あなたはを使用することができ、それはあなたがパンダでネイティブにこれを行うことができることは注目に値します：

df1 = df.where((pd.notnull(df)), None) 

注：dtypeはすべての列をobjectに変更します。

例：

In [1]: df = pd.DataFrame([1, np.nan]) 

In [2]: df 
Out[2]: 
    0 
0 1 
1 NaN 

In [3]: df1 = df.where((pd.notnull(df)), None) 

In [4]: df1 
Out[4]: 
     0 
0  1 
1 None 

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注：astypeを使用して、すべてのデータ型の種類を許可するようにデータフレームdtypeを作り直すことができないものを、その後、データフレームfillna方法：

df1 = df.astype(object).replace(np.nan, 'None') 

残念なことに、これもreplaceを使用してもNoneと動作しません。this (closed) issue。余談として

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が、それはほとんどのユースケースのためにあなたなしではNaNを交換する必要がないことは注目に値します、この質問についてthe difference between NaN and None in pandasを参照してください。

しかし、この特定のケースでは、（この回答の時点では）あなたがそう思われます。

Answer 2

あなたがnumpyの配列にNoneでnanを置き換えることができます。

>>> x = np.array([1, np.nan, 3]) 
>>> y = np.where(np.isnan(x), None, x) 
>>> print y 
[1.0 None 3.0] 
>>> print type(y[1]) 
<type 'NoneType'> 

Answer 3

かなり古いですが、私は非常に同じ問題を偶然見つけました。 これをやってみてください。

df['col_replaced'] = df['col_with_npnans'].apply(lambda x: None if np.isnan(x) else x) 

Answer 4

周りのつまずきの後、これは私の仕事：

df = df.astype(object).where(pd.notnull(df),None)