使用df.applymap(str)时如何避免将NAN转为字符串类型

修改applymap的转换逻辑，仅对非空值执行字符串转换，空值保留原始状态即可：

df = df.applymap(lambda x: str(x) if pd.notna(x) else x)

如果没有给pandas设置pd别名，替换为pandas.notna(x)即可。

原写法失效与适配说明 #

• 你尝试的df.where(~df.notna(),df.applymap(str))逻辑顺序错误：df.applymap(str)会先执行，所有空值已经被转换为字符串'nan'，后续条件判断无法识别原始空值
• 本方案完全基于applymap实现，逐元素判断空值使用pandas原生的pd.notna()方法，不会触发「boolean value of NA is ambiguous」报错，完全符合你的限制要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J_Coder