在Python中，将NaN值写入MaxCompute会被转化为nan字符串，而不是NULL值。因此，我们需要在写入之前将DataFrame中的NaN值替换为None，然后再写入到MaxCompute中。

示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from odps import ODPS

# 连接ODPS
odps = ODPS(access_id='your_access_id', secret_access_key='your_access_key', project='your_project', endpoint='your_endpoint')

# 要写入的MaxCompute表名和DataFrame对象
table_name = 'your_table_name'
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', None], 'col3': [np.nan, 4, 5]})

# 将DataFrame中的NaN值转为None
df = df.where(pd.notnull(df), None)

# 写入MaxCompute表
odps.write_table(table_name, df.values.tolist())

在上述代码中，将DataFrame中的NaN值替换为None的语句是df = df.where(pd.notnull(df), None)，然后再将处理过的DataFrame转化为列表写入到MaxCompute表中。这样写入后，MaxCompute表中缺失值就会是NULL了。

您可以尝试使用pandas库中的replace方法将NaN替换为None，然后再将DataFrame写入maxcompute表中。示例代码如下：

import pandas as pd from odps import ODPS

创建ODPS连接

odps = ODPS('access_id', 'access_key', 'project_name', 'end_point')

读取数据到DataFrame

data = pd.read_csv('data.csv')

将NaN替换为None

data.replace(to_replace=pd.np.nan, value=None, inplace=True)

将DataFrame写入maxcompute表中

odps.write_table(table, data.values.tolist())

请注意，上述代码中的pd.np.nan是pandas库中的NaN值，该值应被替换为None以在maxcompute中表示NULL。

你好，可以先将将 DataFrame 中的 NaN 值替换为 None。