Python 转换列表列表中的pd.DataFrame，同时替换'；np.nan'；空文本的值''；

我做了一个函数，可以将我的DF转换成一个列表，这样我就可以使用它与googleapi交互，这就是为什么它必须是一个列表的原因

我在这里遇到的问题是，我有很多

np.nan

值，我想在将它们转换为列表之前替换为空白/空白。基本上是因为当它们进入列表时，它们被替换为“nan”字符串

我只想去掉那些

np.nan

，并保持所有其余数据的完整性

这是我将DF转换为列表的函数：

def updated_values_list(df):
    updated_values = df.T.reset_index().values.T.tolist()
    return [[str(j) for j in i] for i in updated_values]

list = updated_values_list(df)

实际产出：

>> list[0]
['header1', 'header2' ... 'headern'] # this one is ok
>> list[1]
['val1', 'val2', 'nan', 'nan', ...] # my actual output

预期产出

>> list[1]
['val1', 'val2', '', '', ...] # the output I want

---

您可以使用方法

df.fillna

。由于您的数据似乎是数字，并且您希望用字符串替换它，因此可以执行以下操作

df = df.astype(object).fillna('')

---

在将整个数据帧转换为列表之前，您应该将其作为函数中的第一个命令运行。

您可以使用方法

df.fillna

。由于您的数据似乎是数字，并且您希望用字符串替换它，因此可以执行以下操作

df = df.astype(object).fillna('')

---

在将整个数据帧转换为列表列表之前，您应该将其作为函数中的第一个命令运行。

由于不必要的开销，对于简单的任务，Pandas方法可能非常慢。我们可以看到：-

df = pd.DataFrame({'a':[6.5]*30000 + [np.nan]*30000, 'b':[6.5]*30000 + [np.nan]*30000})

def solution1(df):
    updated_values = df.astype(object).fillna('').T.reset_index().values.T.tolist()
    return [[str(j) for j in i] for i in updated_values]

def solution2(df):
    updated_values = df.T.reset_index().values.T.tolist()
    return [[str(j) if not (not isinstance(j, str) and np.isnan(j)) else '' for j in i] for i in updated_values]

%timeit解决方案1（df）

1.92 s±96.3 ms/圈（7次运行的平均值±标准偏差，每次1圈）

%timeit解决方案2（df）

---

284 ms±23 ms/循环（7次运行的平均值±标准偏差，每个循环1次）

由于不必要的开销，对于简单任务，熊猫方法可能非常慢。我们可以看到：-

df = pd.DataFrame({'a':[6.5]*30000 + [np.nan]*30000, 'b':[6.5]*30000 + [np.nan]*30000})

def solution1(df):
    updated_values = df.astype(object).fillna('').T.reset_index().values.T.tolist()
    return [[str(j) for j in i] for i in updated_values]

def solution2(df):
    updated_values = df.T.reset_index().values.T.tolist()
    return [[str(j) if not (not isinstance(j, str) and np.isnan(j)) else '' for j in i] for i in updated_values]

%timeit解决方案1（df）

1.92 s±96.3 ms/圈（7次运行的平均值±标准偏差，每次1圈）

%timeit解决方案2（df）

---

284 ms±23 ms/循环（平均±标准偏差为7次运行，每个循环1次）

预期输出？@adirabargil给我一分钟，我将最后一行修改为

return[[str（j）if not np.isnan（j）else''for j in I]for I in更新的_值]

@adirabargil取决于你的观点，我猜。提供的答案慢得多。预期输出？@adirabargil给我一分钟，我将最后一行修改为

返回[[str（j）if not np.isnan（j）else''for j in I]for I in updated_值]

@adirabargil取决于您的观点，我猜。提供的答案要慢得多。