我有一个pandas嵌套框架，其列包含float s、nan s或None s。我需要重新格式化列，以便将float s格式化为带有2个小数的字符串，并将nan s/None s设置为空字符串。这一直有效，直到我遇到一个列中充满了None s的情况。然后numpy.where似乎没有考虑df["B"].isnull()掩码，即使它看起来正确，当我检查其内容。因此，None被发送到round函数，该函数引发TypeError。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame().from_dict(
    {"A": [0.1, 0.2423423, 0.345345, None, np.nan], "B": [None, None, None, None, None]}
)
print("1- df :\n", df)
df.iloc[3, 0] = None
print("2- df :\n", df)
print("df.dtypes : \n", df.dtypes)

print("df.isnull() : \n", df.isnull())

df["formatted_A"] = np.where(
    (df["A"].isnull()) | (df["A"].fillna(-999.9) < 0) | (df["A"].astype(str) == ""),
    "",
    df["A"].round(2).astype(str),
)
print("Formatted A- df :\n", df)
df["formatted_B"] = np.where(
    (df["B"].isnull()) | (df["B"].fillna(-999.9) < 0) | (df["B"].astype(str) == ""),
    "",
    df["B"].round(2).astype(str),
)
print("Formatted B- df :\n", df)

File "c:\....\dataframe_none_nan_test.py", line 24, in <module>
    df["B"].round(2).astype(str),  ####
  File "C:\....\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 2569, in round
    result = self._values.round(decimals)
TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'NoneType' and 'float'

我希望numpy.where + pandas.isnull()掩码一起工作，这样我的列中充满了None s就被转换成了一列空字符串。