在Pandas DataFrame中将无效值替换为None

实际上，在更高版本的熊猫中，这将产生TypeError：

df.replace('-', None)TypeError: If "to_replace" and "value" are both None then regex must be a mapping

您可以通过传递列表或字典来实现：

In [11]: df.replace('-', df.replace(['-'], [None]) # or .replace('-', {0: None})Out[11]:      00  None1     32     23     54     15    -56    -17  None8     9

但我建议使用NaN而不是使用None：

In [12]: df.replace('-', np.nan)Out[12]:     00  NaN1    32    23    54    15   -56   -17  NaN8    9