Python 如何仅填充dataframe中选定列的空值？

我的dataframe由多个具有NaN值的列组成。我只想将特定列（列名：MarkDown1）的NaN值替换为0

我写的声明是：

data1.loc[:,['MarkDown1']] = data1.loc[:,['MarkDown1']].fillna(0)

我的声明提出警告：

    C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:965: SettingWithCopyWarning: 
    A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
    Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

    See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
    self.obj[item] = s

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我请求不要将我的问题标记为重复问题，因为我已经参考了文档和以前的问题，并尝试实施给出的建议。建议使用.loc。我只在上面提到的代码中使用了.loc。但我还是得到了警告。请建议正确的语法以消除警告。

问题的根源是您创建了data1 作为另一个数据帧的视图

结果是：

• data1是一个单独的数据帧
• 但它与另一个（源）数据帧共享其数据缓冲区

例如：

我创建了一个名为df的数据框架，其内容如下：

   Xxx  MarkDown1
0    1       10.0
1    2       20.0
2    3        NaN
3    4       30.0
4    5       40.0

然后我创建了data1作为df的子集：

data1=df[df.Xxx<5]

当然，data1现在包含（实际显示）前4行 来自df

当我执行你的指令时，出现了你的错误信息

为了避免将数据1创建为一个独立的数据帧，使用自己的数据缓冲区创建数据1：

data1 = df[df.Xxx < 5].copy()

data1=df[df.Xxx<5]。复制（）

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这一次，当您运行指令时，不会发生错误。

Try

data1['MarkDown1']=data1['MarkDown1'].fillna（0）

Try，data1.loc[data1['MarkDown1'].isnull（），'MarkDown1']=0@Sociopath还有佐伊。尝试了这些建议，但仍然收到警告。您可以只分配给df:df=df.fillna（{'MarkDown1'：0}）。“把它当作字典传过来好主意，”新的傻瓜补充道，“是的，你是对的。”。感谢您提供的见解。

data1 = df[df.Xxx < 5].copy()