Python 用字符串值替换数据帧中的NAN

我想用“missing value”替换df的一列中缺少的值。 我试过了

或

第二个是有效的，因为当我在此代码后计算缺失值时：

result['emp_title'].isnull().sum()

它给了我0。 然而，第一个并没有像我期望的那样工作，它没有给我一个0，而不是之前缺失值的计数。

---

为什么第一个不起作用？谢谢大家!

您需要就地填写，或指定：

result['emp_title'].fillna('missing', inplace=True)

或

---

MVCE：

您应该知道，如果您试图将

fillna

应用于切片，请不要使用

inplace=True

，而是使用

df.loc/iloc

并分配给子切片：

In [1707]: df.Col1.iloc[:5].fillna('missing', inplace=True); df # doesn't work
Out[1707]: 
   Col1
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4   4.0
5   5.0
6   NaN

In [1709]: df.Col1.iloc[:5] = df.Col1.iloc[:5].fillna('missing')

In [1710]: df
Out[1710]: 
      Col1
0        1
1        2
2        3
3  missing
4        4
5        5
6      NaN

---

result['emp_title']=result['emp_title'].fillna（'missing'）

，因为它不替换值

，

-它返回一个新的序列或

result['emp_title'].fillna（'missing'，inplace=true）

得到了它。谢谢大家!！因此，我尝试使用“result['emp_title'].fillna（0，inplace=True）”将缺少的值替换为零，但似乎不起作用。“为什么？”南瓜怪怪的。在v0.20上对我有效。好的，我会再试一次

result['emp_title'].fillna('missing', inplace=True)

result['emp_title'] = result['emp_title'].fillna('missing') 

In [1697]: df = pd.DataFrame({'Col1' : [1, 2, 3, np.nan, 4, 5, np.nan]})

In [1702]: df.fillna('missing'); df # changes not seen in the original
Out[1702]: 
   Col1
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4   4.0
5   5.0
6   NaN

In [1703]: df.fillna('missing', inplace=True); df
Out[1703]: 
      Col1
0        1
1        2
2        3
3  missing
4        4
5        5
6  missing

In [1707]: df.Col1.iloc[:5].fillna('missing', inplace=True); df # doesn't work
Out[1707]: 
   Col1
0   1.0
1   2.0
2   3.0
3   NaN
4   4.0
5   5.0
6   NaN

In [1709]: df.Col1.iloc[:5] = df.Col1.iloc[:5].fillna('missing')

In [1710]: df
Out[1710]: 
      Col1
0        1
1        2
2        3
3  missing
4        4
5        5
6      NaN