如何使用Python移除JSON文件中的NaN值（保留null）

针对你需要处理多JSON对象文件、删除值为NaN的键值对（保留null）的需求，以下是直接可行的Python实现方案：

核心思路 #

1. 解析文件中的每个独立JSON对象（因文件非标准JSON数组，需逐个解析）
2. 过滤掉值为NaN的键值对，保留null（对应Python中的None）
3. 将处理后的对象写入新文件

完整代码 #

import json
import math

def clean_nan_entries(data):
    cleaned_dict = {}
    for key, value in data.items():
        # 仅跳过值为NaN的键，保留null和其他正常值
        if value is not None and isinstance(value, (int, float)) and math.isnan(value):
            continue
        cleaned_dict[key] = value
    return cleaned_dict

# 替换为你的输入输出文件路径
input_path = "input.json"
output_path = "output.json"

with open(input_path, "r", encoding="utf-8") as infile, open(output_path, "w", encoding="utf-8") as outfile:
    decoder = json.JSONDecoder(parse_constant=lambda c: float('nan') if c == 'NaN' else c)
    content = infile.read()
    current_pos = 0
    content_length = len(content)
    
    while current_pos < content_length:
        try:
            # 逐个解析JSON对象
            obj, current_pos = decoder.raw_decode(content, current_pos)
            cleaned_obj = clean_nan_entries(obj)
            # 写入格式化后的JSON
            json.dump(cleaned_obj, outfile, indent=2)
            outfile.write("\n")
        except json.JSONDecodeError:
            # 跳过无效字符（如换行、空格）
            current_pos += 1

代码说明 #

• clean_nan_entries函数：遍历字典键值对，通过math.isnan()判断数值类型的NaN，直接跳过对应键值对，保留null和其他有效值
• 使用json.JSONDecoder.raw_decode：解决多独立JSON对象无法直接用json.load读取的问题，逐个解析文件中的对象
• parse_constant参数：将JSON中的NaN解析为Python可识别的float('nan')，确保判断逻辑有效

测试结果 #

针对你提供的输入示例，运行代码后输出文件内容如下：

{
  "name": "John Doe",
  "age": 30,
  "height": null
}
{
  "name": "Jim Hanks"
}

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lhamo