令人惊讶的是，之前的答案都不适合我，所以我不得不对每一列都这样做。

for column in df.columns:
            df[column] = df[column].where(pd.notnull(df[column]), None)

经过一番摸索，这招对我很管用:

df = df.astype(object).where(pd.notnull(df),None)

有时使用此代码更好。注意np指的是numpy:

df = df.fillna(np.nan).replace([np.nan], [None])

我相信最干净的方法是使用pandas. datafframe .to_numpy()方法中的na_value参数(docs):

na_value:任意，可选 用于缺失值的值。默认值取决于dtype和DataFrame列的dtypes。 1.1.0新版功能。

例如，你可以使用None替换NaN的字典

columns = df.columns.tolist()
dicts_with_nan_replaced = [
    dict(zip(columns, x))
    for x in df.to_numpy(na_value=None)
]

这招对我很管用:

df = df.fillna(0)

只是给@安迪·海登的回答补充了一句:

因为DataFrame。mask是DataFrame的孪生兄弟。其中，它们具有完全相同的签名，但含义相反:

DataFrame。where用于替换条件为False的值。 DataFrame。mask用于替换条件为True的值。

所以在这个问题中，使用df.mask(df.isna()， other=None, inplace=True)可能更直观。