经过一番摸索，这招对我很管用:

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

df = df.replace({np.nan: None})

注意:对于<1.4的pandas版本，这会将所有受影响列的dtype更改为object。 为了避免这种情况，请使用以下语法:

df = df.replace(np.nan, None)

这要归功于Github上的这个家伙和Killian Huyghe的评论。

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。

经过一番摸索，这招对我很管用:

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

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

在熊猫更新到1.3.2后，我发现推荐的答案和替代建议都不适合我的应用程序，我用蛮力方法解决了安全问题:

buf = df.to_json(orient='records')
recs = json.loads(buf)