很老了，但我偶然发现了同样的问题。 试着这样做:

df['col_replaced'] = df['col_with_npnans'].apply(lambda x: None if np.isnan(x) else x)

很老了，但我偶然发现了同样的问题。 试着这样做:

df['col_replaced'] = df['col_with_npnans'].apply(lambda x: None if np.isnan(x) else x)

您是否有代码块需要检查?

使用.loc, pandas可以基于逻辑条件(过滤)访问记录并对它们执行操作(当使用=时)。将.loc掩码设置为某个值将会就地改变返回数组(所以这里要小心;我建议在使用代码块之前测试一个df副本)。

df.loc[df['SomeColumn'].isna(), 'SomeColumn'] = None

外层的函数是df。loc[row_label, column_label] =无。我们将使用.isna()方法为row_label使用布尔掩码，在SomeColumn列中查找“NoneType”值。

我们将使用.isna()方法返回列SomeColumn中的行/记录布尔数组，作为我们的row_label: df['SomeColumn'].isna()。它将分离SomeColumn中含有熊猫用.isna()方法检查的任何'NoneType'项的所有行。

我们将在屏蔽row_label的数据帧时使用column_label，并在标识我们想要用于.loc掩码的列时使用column_label。

最后，我们将.loc掩码设置为None，因此返回的行/记录将根据掩码索引更改为None。

下面是关于.loc和.isna()的pandas文档链接。

引用: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.isna.html

这招对我很管用:

df = df.fillna(0)

另一个补充:在替换倍数和将列的类型从object转换回float时要小心。如果你想确保你的None不会翻回np。NaN使用@andy-hayden的建议使用pd.where。 说明替换仍然可能出错:

In [1]: import pandas as pd

In [2]: import numpy as np

In [3]: df = pd.DataFrame({"a": [1, np.NAN, np.inf]})

In [4]: df
Out[4]:
     a
0  1.0
1  NaN
2  inf

In [5]: df.replace({np.NAN: None})
Out[5]:
      a
0     1
1  None
2   inf

In [6]: df.replace({np.NAN: None, np.inf: None})
Out[6]:
     a
0  1.0
1  NaN
2  NaN

In [7]: df.where((pd.notnull(df)), None).replace({np.inf: None})
Out[7]:
     a
0  1.0
1  NaN
2  NaN

现在对我来说，徒手做是唯一可行的方法。

@rodney cox的回答几乎在所有情况下都对我有效。

下面的代码将所有列设置为对象数据类型，然后将任何空值替换为None。将列数据类型设置为object非常重要，因为这样可以防止pandas进一步更改类型。

for col in df.columns:
    df[col] = df[col].astype(object)
    df.loc[df[col].isnull(), col] = None

警告:此解决方案效率不高，因为它处理的列可能没有np。nan值。