Pandas 在fillna（）之后的熊猫df仍然是NaN

保存为excel的40000行1列数据。其中有一百个空值。例如第361行。。。 当我执行

df.fillna（method='bfill'）

时，NaN值仍然是NaN。 如果切片的df片段包含空值，它将按预期进行处理。 我试过了，但还是无法填充NaN单元格。 那有什么问题吗？ df文件在这里：

在切片df上应用

fillna（）

时，可以替换NaN值：

print( df.iloc[360:370,].fillna(method='bfill') )
       0
t360  220.50
t361  220.50
t362  220.50
t363  220.50
t364  220.50
t365  228.59
t366     NaN
t367     NaN
t368     NaN
t369     NaN

---

您需要分配输出：

df = pd.read_excel('npp.xlsx')
df = df.fillna(method='bfill')

df = df[df[0].isnull()]
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []

或者使用

inplace=True

参数：

df = pd.read_excel('npp.xlsx')
df.fillna(method='bfill', inplace=True)
df = df[df[0].isnull()]
print (df)
Empty DataFrame
Columns: [0]
Index: []

或更短：

df = df.bfill()

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---

多个问题，是否分配输出

df=df.fillna（方法='bfill'

）或

df.fillna（方法='bfill'，inplace=True）

？可能重复所有正确的方法！

df=df.fillna（方法='bfill'）

是否不等于

df.fillna（方法='bfill'）

？有点困惑。当我测试时，为什么小df可以正确地应用

df.fillna（method='bfill'）

？是的，它是相等的，但默认情况下此函数在

就地不起作用
。因此，有必要指定或添加参数。这就像
df.sum（）
然后检查
df
——也没有求和序列。但是可以使用
df=df.sum（）
，
df
但是使用
df.fillna（方法='bfill'）
测试一个小数据，它就可以运行了。那么区别是什么呢？
fillna
返回另一个
df
，因此如果没有赋值或没有
inplace=True
，则
df
不会更改。好！谢谢你的解释。
df = df.bfill()

df.bfill(inplace=True)