在Pandas DataFrame中，将无效值替换为None。
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在Pandas DataFrame中，将无效值替换为None。
在Python的Pandas中，有没有一种方法可以用None替换值？
你可以使用df.replace('pre', 'post')来将一个值替换为另一个值，但是如果你想用None值进行替换，这是不可能的，如果尝试这样做，会得到一个奇怪的结果。
所以这里有一个例子：
df = DataFrame(['-',3,2,5,1,-5,-1,'-',9])
df.replace('-', 0)
返回一个成功的结果。
但是，
df.replace('-', None)
返回以下结果：
0 0 - //这个没有被替换 1 3 2 2 3 5 4 1 5 -5 6 -1 7 -1 //这个改为了`-1`... 8 9
为什么会返回这样奇怪的结果？
因为我想将这个数据框导入MySQL数据库，所以我不能在数据框的任何元素中放入NaN值，而是想放入None。当然，你可以先将'-'更改为NaN，然后再将NaN转换为None，但我想知道为什么数据框会以这种可怕的方式行动。
在OS X 10.8上测试了Python 2.7上的pandas 0.12.0 dev版本。Python是OS X上的预装版本，我使用SciPy Superpack脚本安装了pandas，供你参考。