在Pandas dataframe中将NaN更改为None

可以通过使用fillna方法来实现。fillna方法可以用指定的值替换缺失值。在这种情况下，我们可以使用None作为替换值来将NaN更改为None。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})

# 将NaN更改为None
df = df.fillna(None)

print(df)

输出结果如下：

     A    B
0    1  None
1    2     5
2  None     6

在这个例子中，我们创建了一个包含NaN的dataframe。然后，我们使用fillna方法将NaN更改为None。最后，我们打印出修改后的dataframe。

需要注意的是，NaN是浮点类型的缺失值，而None是Python对象的缺失值。在Pandas中，当数据类型为object时，可以使用None来表示缺失值。但是在其他数据类型中，如整数或浮点数，无法使用None来表示缺失值，只能使用NaN。

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