Python 熊猫如何在柱子上填充到位？

运行后：

df[['column']].fillna(value=myValue, inplace=True)

或：

或：

或：

或：

我的df['column']仍然包含nan

listdf['column']。唯一返回['a'，b'，c'，d'，nan]和sumpd。isnulldf['column']返回1000+

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我尝试了几种变体，但这个问题仍然存在。如何在pandas中的列上适当地填充NA？

此问题的一个原因可能是数据集中的nan值可能是字符串“nan”而不是nan。 要解决此问题，可以使用replace方法而不是fillna

Eg代码：

df['column'].replace(to_replace='nan',value=myValue,inplace=True)

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首先，列表中正确的语法是

df['column'].fillna(value=myValue, inplace=True)

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如果listdf['column'].unique返回['a'，b'，'c'，'d'，nan]，这意味着数据集中的值可能不等于np.nan，而是等于字符串nan。

Ed Chum的注释正确地指出了您提出的方法之间的差异。下面是一个我用来展示它是如何工作的例子

作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入 d={'col1'：[1,2,3,4]，'col2'：[3,4，np.nan，np.nan]} df=pd.DataFramedata=d df df['col2'].fillnavalue=6，inplace=True 发布了这篇文章之后，我认为最有价值的是查看my_value变量的值是什么，以及数据帧是什么样子

我放弃了阿迪蒂亚的假设。如果nan是一个字符串，它将出现在引号和标记之间，而不是

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希望这有帮助

它不应该是df['column'].fillnavalue=myValue，inplace=True吗？您所写的内容在df的视图上作为一个单独的列工作，这可能就是它失败的原因。好了，现在你发布的应该可以了，但是没有数据和代码来重现你的问题，这变成了一个猜测游戏啊，非常感谢你帮助我解决这个问题。我最初用一个计算的平均值填充这些值，后来我切换到一个模式。我现在看到一个模式需要有一个轴。

df[['column']] = df[['column']].fillna({'column': myValue})

df['column'] = df['column'].fillna({'column': myValue})

df['column'].replace(to_replace='nan',value=myValue,inplace=True)

df['column'].fillna(value=myValue, inplace=True)

   col1  col2
0     1   3.0
1     2   4.0
2     3   NaN
3     4   NaN

   col1  col2
0     1   3.0
1     2   4.0
2     3   6.0
3     4   6.0