@bogatron正确，您可以使用 ，值得注意的是您可以在熊猫本机执行此操作：
df1 = df.where(pd.notnull(df), None)
注意：这会将 的dtype更改为object。
例：
In [1]: df = pd.DataFrame([1, np.nan])
In [2]: df
Out[2]:
0
0 1
1 NaN
In [3]: df1 = df.where(pd.notnull(df), None)
In [4]: df1
Out[4]:
0
0 1
1 None
注意：您不能做的事情dtype是使用 ，然后使用DataFrame 方法来重铸DataFrame以允许所有数据类型类型：
df1 = df.astype(object).replace(np.nan, 'None')
遗憾的是这个没有，也没有使用 ，用作品None看这个（关闭）的问题。
顺便说一句，值得注意的是，对于大多数用例，您不需要将NaN替换为None，请参阅有关 问题。
但是，在这种特定情况下，您似乎可以这样做（至少在回答此问题时）。
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清零编程群