用null替换NaN，Python pandas
用null替换NaN，Python pandas
我正在尝试将pandas DataFrame中的数据写入AWS Redshift：
df_tmp_rpt = pd.read_csv('路径')
df_tmp_rpt = df_tmp_rpt[df_tmp_rpt['列名'] == '数值']
df_tmp_rpt = df_tmp_rpt.replace(np.nan, null, regex=True)
records = df_tmp_rpt.to_records(index=False)
for record in records:
script_insert = ScriptReader.get_script(SCRIPT_PATH).format(record)
RedshiftDataManager.run_update(script_insert, DB_CONNECTION)
Redshift期望插入数据的格式为('值1'，'值2'，null)。这就是为什么我尝试将DataFrame中的所有NaN替换为null。我应该如何实现这样的操作？（我需要一个null值，而不是字符串'null'）
提前感谢您的帮助。
问题的原因：
在Python中，没有空值（null）。而在AWS Redshift中，空值（null）表示值缺失或未知。因此，将NaN替换为空字符串可能有效。但是，对于整数字段，期望的是空值而不是空字符串。
解决方法：
考虑使用df_tmp_rpt.fillna(value=[None])来替换NaN，而不是使用replace()方法。可以参考pandas官方文档的fillna()方法的说明。
讨论：
根据对Amazon Redshift文档的阅读，将空字符串''视为null是不正确的。实际上，将空字符串''输入整数字段会导致错误，错误信息为："invalid input syntax for integer: ''"。因此，需要将NaN替换为None，并确保Redshift能够识别None作为有效的数据类型。
解决方法的改进：
在代码中将NaN值替换为None的位置应该是：df_tmp_rpt.replace(np.nan, [None], inplace=True)。通过将None放入列表中，可以确保Redshift能够正确识别并接受None作为null值。
然而，即使将NaN替换为None，Redshift仍然不会将其识别为有效的数据类型，因为它需要的是空值（null）。因此，需要进一步处理以确保Redshift能够正确识别和接受None作为null值。
参考链接：
- https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/r_Nulls.html（Amazon Redshift文档）
- stackoverflow.com/questions/17097236/…（Stack Overflow上的相关讨论）
以上是关于"Replacing NaN with null python pandas"问题的原因和解决方法的整理。
在处理Python Pandas的数据时，经常会遇到NaN（Not a Number）值的情况。NaN值表示缺少数据或无效数据，这可能会导致后续的数据分析和处理出现问题。因此，我们需要找到一种方法来替换这些NaN值。
解决这个问题的方法是使用Python Pandas中的where()函数。在这个具体的例子中，我们可以使用以下代码来实现将NaN值替换为NULL（None）：
df_tmp_rpt = df_tmp_rpt.where(df_tmp_rpt.notna(), None)
这行代码的作用是将DataFrame中的所有NaN值替换为None。None在数据库中被加载为NULL。通过使用这个方法，我们可以确保数据在后续的处理过程中不会出现NaN值的问题，从而更好地进行数据分析和处理。
需要注意的是，这个方法在MS SQL中是有效的，但在其他数据库中可能会有所不同。因此，在使用时需要根据具体的数据库进行调整。