Python 熊猫不修改df

这里的熊猫是新来的。我有一个df：

inked=tracker[['A','B','C','D','AA','BB','CC', 'DD', 'E', 'F']]

单字母列名包含名称，双字母列名包含数字，但也包含NaN

我使用以下方法将所有NaN转换为零：

inked.loc[:,'AA':'DD'].fillna(0)

这很有效，但当我这么做的时候

inked.head()

我用NaN获得原始df。如何在df中永久地进行更改

默认情况下，不会就地执行fillna。如果直接在数据帧上操作，则可以使用inplace=True参数，如下所示：

inked.fillna(0, inplace=True)

但是，如果首先使用loc选择列的子集，则结果将丢失

这是有报道的。基本上，您需要将更新后的数据帧重新分配回原始数据帧。对于列列表而不是范围，如您最初尝试的那样，可以执行以下操作：

inked[['AA','DD']] = inked[['AA','DD']].fillna(0)

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通常，在执行数据帧操作时，如果要更改数据帧，则需要将其重新分配给自身或新变量。至少以我的经验来看

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inked=inked.loc[：，'AA'：'DD'].fillna0

我删除了我的，因为.loc[]操作创建了一个单独的副本，所以即使我们让fillna在适当的位置工作，它也是在临时数据上操作的。同样，我认为您的解决方案存在一个问题，即它将删除不在'AA'和'DD'之间的列。所以，我不应该使用loc？另一种选择是什么？你是对的，我马上应用了你的答案，但它仍然不起作用。loc[：，'AA'：'DD']。fillna0也不起作用。我得到一个错误：AttributeError:“NoneType”对象没有属性“loc”@user7146708不确定。我的猜测是，许多这些操作破坏了您所做的一切，现在inked不再是一个数据帧。只要重新初始化inked并尝试一下。