里面的数据可能包含NaN和inf等值，与其做一些各种操作把nan、inf等不合法的字符替换可能带副作用，比如数值列的nan是无法替换为None的，使用df的to_json方法转换为json之后在解json序列化更好一些

df = pd.DataFrame({"a": [None, np.nan], "b": [2, np.inf]})
df_ = df.to_json(orient="records") # 先转为json
data = json.loads(df_) # 直接load为字典
print(resp)