使用Python Pandas将Excel转JSON时，如何把空单元格转为null？

核心思路 #

Excel里的空单元格如果被Pandas识别为空字符串，转JSON时就会变成""；只要把这些空值统一转为Pandas的缺失值类型（pd.NA或np.nan），再配合to_json的参数就能输出null。

方法1：读取Excel时直接处理空值 #

读取阶段就把Excel里的空字符串指定为缺失值，后续转JSON一步到位：

import pandas as pd

# 读取Excel，将空字符串识别为Pandas缺失值
df = pd.read_excel("你的文件.xlsx", na_values=[""])

# 转为JSON，指定缺失值输出为null
json_result = df.to_json(orient='records', na='null')

方法2：读取后批量替换空字符串 #

如果已经读取了DataFrame，或者需要针对性处理某几列，可以先替换空字符串为缺失值：

# 替换整个DataFrame里的空字符串为pd.NA（推荐，支持更多数据类型）
df = df.replace("", pd.NA)

# 或者只处理特定列
df['目标列名'] = df['目标列名'].replace("", pd.NA)

# 转JSON时指定缺失值输出为null
json_result = df.to_json(orient='records', na='null')

关键参数说明 #

• na_values=[""]：告诉read_excel把Excel里的空字符串当成缺失值读取
• na='null'：让to_json把所有缺失值（pd.NA/np.nan）输出为JSON标准的null

内容的提问来源于stack exchange，提问作者samsal77