Python 将nan替换为未知

我有一个数据帧（

df

），看起来像：

   ColumnA
0        1
1        1
2        1
3      nan
4        1

         ColumnA
0              1
1              1
2              1
3      NOT KNOWN
4              1

我正在尝试将

nan

替换为

未知

。因此，输出如下所示：

   ColumnA
0        1
1        1
2        1
3      nan
4        1

         ColumnA
0              1
1              1
2              1
3      NOT KNOWN
4              1

然而，我正在努力使这项工作发挥作用

我尝试了以下方法，但没有成功：

df["ColumnA"].replace(np.nan,"NOT KNOWN", inplace=True)
df["ColumnA"] = df["ColumnA"].replace(np.nan, 'NOT KNOWN', regex=True)
df["ColumnA"] = df["ColumnA"] .fillna('NOT KNOWN')
df["ColumnA"] = df["ColumnA"].replace('', 'NOT KNOWN', regex=True)

---

我不知道这是否与我试图替换的是

nan

而不是

nan

？

我认为

nan

是字符串（因为问题中的代码失败），所以使用：

或者使用

就地

参数的解决方案，谢谢@Jon Clements:

df['ColumnA'].replace('nan', 'NOT KNOWN', inplace=True)

df.loc[df['ColumnA'] == 'nan', 'ColumnA'] = 'NOT KNOWN'

---

甚至可能

df['ColumnA']。替换（'nan'，'notknown'，inplace=True）

？或者，如果实际上不需要替换功能，那么：

df.loc[df['ColumnA']='nan'，'ColumnA']='notknown'

…@JonClements-谢谢。顺便说一句，关于

inplace

的教程中有趣的部分是