আমি মাইএসকিএলডিবি ব্যবহার করে একটি মাইএসকিএল ডাটাবেসে একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম (বা একটি নমপি অ্যারে ব্যবহার করতে পারি) লেখার চেষ্টা করছি। মাইএসকিএলডিবি 'নান' বোঝে বলে মনে হয় না এবং আমার ডাটাবেসটি ত্রুটি করে বলেছে যে নান ফিল্ড তালিকায় নেই। 'নান' কে ননটাইপ রূপান্তর করার জন্য আমার একটি উপায় খুঁজে বের করতে হবে।
কোন ধারনা?
উত্তর:
@ বোগাট্রনের ঠিক আছে, আপনি এটি ব্যবহার করতে পারেন where, এটি লক্ষণীয় যে আপনি পান্ডাতে স্থানীয়ভাবে এটি করতে পারেন:
df1 = df.where(pd.notnull(df), None)নোট: এই dtype পরিবর্তন সব কলাম থেকে object।
উদাহরণ:
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
দ্রষ্টব্য: আপনি ডেটা ফ্রেমগুলি dtypeসমস্ত ডেটাটাইপ প্রকারের জন্য, ব্যবহার করে astypeএবং তারপরে ডেটা ফ্রেম fillnaপদ্ধতিটিকে মঞ্জুর করতে পুনরায় কাস্ট করতে পারবেন না :
df1 = df.astype(object).replace(np.nan, 'None')দুর্ভাগ্যক্রমে এটি, বা ব্যবহার করা replace, এই (বন্ধ) সমস্যাটিNone দেখার সাথে কাজ করে না ।
একদিকে যেমন, এটি লক্ষণীয় যে বেশিরভাগ ব্যবহারের ক্ষেত্রে আপনাকে কোনওটির সাথে NaN প্রতিস্থাপন করতে হবে না, পান্ডে নাএন এবং কোনওটির মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে এই প্রশ্নটি দেখুন ।
তবে, এই নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে মনে হয় আপনি করছেন (কমপক্ষে এই উত্তরের সময়) of
np.nanহচ্ছে স্ট্রিং রূপান্তর"nan"
dtypeএর objectএবং যারা জন্য এটা করতে এবং ভিন্নভাবে অন্যান্য প্রকার পরিচালনা হিসাবে প্রয়োজন। আদর্শভাবে, fillna(None)ভয়ঙ্কর হবে।
df = df.replace({np.nan: None})এই গিথুব ইস্যুতে ক্রেডিট এই লোকটির কাছে যায় ।
df.replace({np.nan: None})অজানা হিসাবে এটি ব্যবহার করতে পারেন এটি সেরা উত্তর
আপনি আপনার নাম্বার অ্যারে nanদিয়ে প্রতিস্থাপন করতে পারেন None:
>>> 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'>dtype, x.dtypeহয় dtype('float64'), যখন y.dtypeহয় dtype('object')।
@ অ্যান্ডি হ্যাডেনের উত্তরে কেবল একটি সংযোজন:
যেহেতু DataFrame.maskবিপরীত যমজ DataFrame.where, সুতরাং তাদের ঠিক একই স্বাক্ষর রয়েছে তবে বিপরীত অর্থ সহ:
DataFrame.whereশর্তটি মিথ্যা যেখানে মানগুলি প্রতিস্থাপনের জন্য দরকারী । DataFrame.maskশর্তটি সত্য যেখানে মানগুলি প্রতিস্থাপনের জন্য ব্যবহৃত হয় ।সুতরাং এই প্রশ্নে, ব্যবহার df.mask(df.isna(), other=None, inplace=True)করা আরও স্বজ্ঞাত হতে পারে।
আরেকটি সংযোজন: গুণগুলি প্রতিস্থাপন এবং কলামের ধরণটিকে বস্তু থেকে ফ্লোটে রূপান্তর করার সময় সতর্কতা অবলম্বন করুন । আপনি যদি নিশ্চিত হতে চান যে আপনার ব্যবহারগুলি @ অ্যান্ডি-হেডেনের পরামর্শ ব্যবহারের ক্ষেত্রে Noneফিরে যাবে না । কীভাবে প্রতিস্থাপনের চিত্রটি এখনও 'ভুল' হতে পারে:np.NaNpd.where
In [1]: import pandas as pd
In [2]: import numpy as np
In [3]: df = pd.DataFrame({"a": [1, np.NAN, np.inf]})
In [4]: df
Out[4]:
a
0 1.0
1 NaN
2 inf
In [5]: df.replace({np.NAN: None})
Out[5]:
a
0 1
1 None
2 inf
In [6]: df.replace({np.NAN: None, np.inf: None})
Out[6]:
a
0 1.0
1 NaN
2 NaN
In [7]: df.where((pd.notnull(df)), None).replace({np.inf: None})
Out[7]:
a
0 1.0
1 NaN
2 NaN.replace({np.nan: None})
replace({np.nan: None})। আমার মন্তব্যটি সংশোধন করার সময় সম্ভাব্য সমস্যাটি চিহ্নিত করার জন্য যুক্ত করা হয়েছিল np.nan। উপরেরটি অবশ্যই আমাকে কিছুটা ছড়িয়ে দিয়েছে!
বেশ পুরানো, তবুও আমি একই সমস্যা নিয়ে হোঁচট খেয়েছি। এটি করার চেষ্টা করুন:
df['col_replaced'] = df['col_with_npnans'].apply(lambda x: None if np.isnan(x) else x)
Noneজন্যNULLপরিবর্তেnan?