Substitua Nenhum por NaN no dataframe do pandas

Eu tenho mesa x:

        website
0   http://www.google.com/
1   http://www.yahoo.com
2   None

Quero substituir python None por pandas NaN. Eu tentei:

x.replace(to_replace=None, value=np.nan)

Mas eu tenho:

TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular expressions, you passed a 'bool'

Como devo proceder?

Você pode usar DataFrame.fillnaou Series.fillnaque substituirá o objeto Python None, não a string 'None'.

import pandas as pd
import numpy as np

Para dataframe:

df = df.fillna(value=np.nan)

Para coluna ou série:

df.mycol.fillna(value=np.nan, inplace=True)

Aqui está outra opção:

df.replace(to_replace=[None], value=np.nan, inplace=True)

A seguinte linha substitui Nonepor NaN:

df['column'].replace('None', np.nan, inplace=True)

Se você usar df.replace ([None], np.nan, inplace = True), isso alterará todos os objetos datetime com dados ausentes para objetos dtypes. Portanto, agora você pode ter consultas interrompidas, a menos que altere-as de volta para datetime, o que pode ser desgastante, dependendo do tamanho dos seus dados.

Se você quiser usar este método, você pode primeiro identificar os campos de tipo de objeto em seu df e, em seguida, substituir o Nenhum:

obj_columns = list(df.select_dtypes(include=['object']).columns.values)
df[obj_columns] = df[obj_columns].replace([None], np.nan)

DataFrame['Col_name'].replace("None", np.nan, inplace=True)