如何在Python中读写CSV与DataFrame时保留字符串“None”

Pandas默认会把CSV里的字符串"None"解析成空值（NaN），写入CSV时就变成了空白字段。要让输出文件和原CSV完全一致，只需在读取阶段调整参数：

方法一：禁用默认空值识别 #

在调用pd.read_csv()时添加keep_default_na=False参数，这样Pandas不会将任何默认的标识字符串（包括"None"）当作空值处理：

import pandas as pd

filename = "testdata.csv"
data_file = "testoutput.csv"

# 读取时保留所有原始字符串，不自动转换"None"为空值
user_df = pd.read_csv(filename, keep_default_na=False)
user_df.to_csv(data_file, index=False)

方法二：自定义空值范围（更灵活） #

如果需要保留其他空值标识（比如空字符串），但单独保留"None"作为普通字符串，可以用na_values指定仅将特定值识别为空值：

import pandas as pd

filename = "testdata.csv"
data_file = "testoutput.csv"

# 仅把空字符串视为空值，"None"保持原样
user_df = pd.read_csv(filename, na_values=[''])
# 写入时空值用空字符串表示，匹配原文件格式
user_df.to_csv(data_file, index=False, na_rep='')

运行修改后的代码，生成的testoutput.csv会和原testdata.csv内容完全一致：

Membership number,Last name,Date of birth,Status,Color
240200,,Wilson,None,Red

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3334278