Python fillna（）生成NaN值

我使用以下代码填充NaN值，然后向DataFrame添加一列，该列将包含一行中大于0的值数。代码如下：

df.fillna(0, inplace=True)
dfMin10 = df
dfMin10['Sum'] = (dfMin10.iloc[1:len(dfMin10.columns)] > 0).sum(1)
dfMin10

当我看到列Sum时，我仍然看到一些NaN值。为什么会这样？我假设我的DataFrame df即使在替换NaN之后也有一些NaN值

任何提示都将不胜感激。

您是否在第一个总和条目中看到NaN？这一行：

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[1:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1)

这应该是：

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[0:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1)

请注意从0开始的索引

例如：

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你说得对，我在第一篇文章中就看到了。但我在最近的许多作品中也看到了NaN。我不知道为什么。啊，我做了些傻事。它应该是branchconceptswithscoresimn10['Sum']=branchconceptswithscoresimn10.iloc[0:]>0.sum1。现在它可以工作了。在对得到NaN的行求和之前，先看一下数据帧，这应该会给你一些想法。如果你把它贴在你的问题上，我们可以试着帮你。酷。很高兴分类了。

df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z'])
df.fillna(0, inplace=True)
branchConceptsWithScoresMin10 = df
# Your original code
branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[1:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1)

# This should return
# a  b  c  d  Sum
# x  0  0  0  0  NaN
# y  0  0  0  0  0.0
# z  0  0  0  0  0.0

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[0:] > 0).sum(1)

# There should not be any NaNs here.