CSV转JSON时报错如何将reader_row[10]缺失值替换为Null

核心思路：报错是因为CSV行第10列存在空值，直接调用int()转换空字符串会抛出异常。你可以通过安全类型转换函数处理缺失值，空值会返回Python的None，后续序列化为JSON时会自动转为标准的null值。

步骤1：定义安全转换函数 #

提前封装通用的类型转换逻辑，自动识别空值返回None：

# 安全转整数，空值返回None
def safe_int(val):
    val = val.strip()
    return int(val) if val else None

# 安全转浮点数，空值返回None
def safe_float(val):
    val = val.strip()
    return float(val) if val else None

# 安全转布尔值，空值返回None
def safe_bool(val):
    val = val.strip()
    return bool(val) if val else None

步骤2：替换原代码中的类型转换逻辑 #

把所有数值、布尔类型的转换替换为对应的安全函数，重点修改第10列的转换，其余可能存在缺失的字段也同步处理避免后续报错，修改后的完整代码如下：

import csv
import json

# 安全转换函数定义
def safe_int(val):
    val = val.strip()
    return int(val) if val else None

def safe_float(val):
    val = val.strip()
    return float(val) if val else None

def safe_bool(val):
    val = val.strip()
    return bool(val) if val else None

l = []

with open("data.csv", 'r') as data_file:
    reader = csv.reader(data_file)
    headers = next(reader)
    for reader_row in reader:
        d = {}
        d[headers[11]] = str(reader_row[11])
        d[headers[13]] = str(reader_row[13])
        d[headers[14]] = str(reader_row[14])
        d[headers[18]] = str(reader_row[18])
        d[headers[3]] = safe_int(reader_row[3])
        d[headers[16]] = safe_bool(reader_row[16])
        d[headers[4]] = safe_float(reader_row[4])
        d[headers[5]] = str(reader_row[5])
        d[headers[10]] = safe_int(reader_row[10]) 
        d[headers[17]] = safe_int(reader_row[17])
        d[headers[15]] = safe_int(reader_row[15])
        d[headers[0]]={'Address Street': str(reader_row[0]),
                       'Address City': str(reader_row[1]),
                       'Address Postcode': str(reader_row[2])
                       }
        d[headers[8]]={'Credit Card Number': str(reader_row[8]),
                       'Credit Card Start Date': str(reader_row[6]),
                       'Credit Card Expiry Date': str(reader_row[7]),
                       'Credit Card CVV': safe_int(reader_row[9]),
                       'Bank IBAN' : str(reader_row[12])
                       }
        d[headers[19]]={'Vehicle Make': str(reader_row[19]),
                        'Vehicle Model': str(reader_row[20]),
                        'Vehicle Year': safe_int(reader_row[21]),
                        'Vehicle Type': str(reader_row[22])
                        }
        l.append(d)

# 导出JSON时Python的None会自动转为JSON标准的null
with open("output.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(l, f, ensure_ascii=False, indent=2)

补充说明 #

• 如果你的CSV缺失值不是空字符串，而是NA、N/A之类的自定义占位符，只要在安全转换函数里增加对应判断逻辑即可。
• 如果不需要把字符串类型的空值转为null，保持原来的str()调用即可，空值会保留为空字符串。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vandako