如何导出含整数与"NULL"字符串的DataFrame至Excel？

问题核心是Priority列导入后为float64类型（因缺失值自动转为浮点），直接填充字符串会触发类型不兼容警告。以下是两种可靠的处理方式：

方式一：先转整数再填充字符串 #

适用于列中原本的数值都是整数的场景：

import pandas as pd

# 定位Priority列（不受列位置影响）
priority_col = next(col for col in dataframe.columns if col == "Priority")

# 将非空的浮点数值转为整数，空值保留NaN
dataframe[priority_col] = dataframe[priority_col].apply(
    lambda x: int(x) if pd.notna(x) else x
)

# 填充空值为"NULL"字符串，此时列类型自动转为object
dataframe[priority_col] = dataframe[priority_col].fillna("NULL")

方式二：直接转换为object类型后替换 #

如果列中可能存在非整数的浮点值，用这种方式更通用：

import pandas as pd

priority_col = next(col for col in dataframe.columns if col == "Priority")

# 先将列转为object类型，再把缺失值替换为"NULL"
dataframe[priority_col] = dataframe[priority_col].astype(object).replace(pd.NA, "NULL")

导出验证 #

处理完成后直接导出即可，object类型的列会同时保留整数和"NULL"字符串：

dataframe.to_excel("output.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arkasz