python - concat : bug or intentional behavior? 后 Pandas None 到 NaN

Question

我有一个像这样的初始 DataFrame:

d = pd.DataFrame({"value":(None,)})

如果我在其上使用 pd.concat，生成的 DataFrame 会将 None 转换为 NaN:

In [14]: pd.concat([d], axis=0, ignore_index=True)
Out[14]:
  value
0   NaN

如果我有一个包含混合文本/None 的 DataFrame，则不会发生这种情况:

In [15]: d2 = pd.DataFrame({"value":("a", None)})

In [16]: pd.concat([d2], axis=0, ignore_index=True)
Out[16]:
  value
0     a
1  None

我无法理解这种行为。这是一个错误，还是背后有一些特殊的原因？

Answer 1

我认为这是一个错误。解决方法如下:

import numpy as np
...
d2 = d2.apply(lambda v: v if v is not None else np.nan)