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。

在替换为where语句之前，将numpy NaN转换为pandas NA:

df = df.replace(np.NaN, pd.NA).where(df.notnull(), None)

这招对我很管用:

df = df.fillna(0)

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

经过一番摸索，这招对我很管用:

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

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)