Python 当数据帧中的值为None和NaN时与fillna（）混淆

当我将

fillna（'New_值）

应用于下面的

df

时，它填充所有

None

和

NaN

值，除了

索引1处的
列：D

那么原因是什么呢

这是我的密码

df=pd.DataFrame([{'A':None,'B':False,'C':1,'D':'a','E':np.NaN,'F':True,'G':'a','H':np.NaN},{'A':1,'B':2,'C':3,'D':'None','E':1,'F':True,'G':'b'},
                 {'A':False,'B':None,'C':None,'D':True,'E':2,'F':True,'G':'b','H':None},
                    {'A':'a','B':'b','C':1,'D':'b','E':3,'F':False,'G':'c','H':np.NaN},
                     {'A':None,'B':4,'C':6,'D':'c','E':None,'F':False,'G':'c','H':None},
                     {'A':None,'B':4,'C':6,'D':'c','E':None,'F':True,'G':'d','H':True},
                     {'A':True,'B':False,'C':True,'D':False,'E':True,'F':False,'G':False}])

在这种情况下，您将
None
写成
string
。删除引号
”

df = pd.DataFrame([{'A':None,'B':False,'C':1,'D':'a','E':np.NaN,'F':True,'G':'a','H':np.NaN},{'A':1,'B':2,'C':3,'D':None,'E':1,'F':True,'G':'b'}, ...)

如果无法修改df，请替换字符串：

df = df.replace({'None':'New_Value'})

欢迎来到StackOverflow。请花点时间阅读这篇文章，以及如何提供答案，并相应地修改你的问题。这些提示可能也很有用。