Python df.fillna（dict）未填充NaN值

我有以下建议：

0                                                                            NaN
1                                                                            NaN
2                                                                            NaN
3                                                                            NaN
4                                                                            NaN
5                                                                            NaN
6                                                                            NaN
7                                                                            NaN
8                                                                            NaN
9                                                                            NaN
10                                                                           NaN
11                                                                           NaN
12    {'A': {'B': '14:00', 'C': '12:30', 'D': '07:30'}}
13                                                                           NaN
14                                                                           NaN
15    {'A': {'B': '14:00', 'C': '12:30', 'D': '08:00'}}
16                                                                           NaN
17    {'A': {'B': '14:00', 'C': '13:30', 'D': '08:00'}}
18    {'A': {'B': '08:00', 'C': '08:00', 'D': '08:00'}}
19                                                                           NaN

我想用索引12处的值填充此df的NaN值，即

{'A': {'B': '14:00', 'C': '12:30', 'D': '07:30'}}

我尝试了以下代码：

x = {'A': {'B': '14:00', 'C': '12:30', 'D': '07:30'}}
df.fillna(x, inplace= True)

---

但是，它没有填充任何

NaN

值，df保持不变。当我输入

x=1

时，

NaN

值被

1

填充。为什么会这样？有什么解决方法吗？

您可以使用布尔索引而不是

。fillna

：

x={“区块时间”：{“分割”：“14:00”，“晚上”：“12:30”，“早上”：“07:30”}
df[df.isna（）]=x
打印（df）

印刷品：

val
0{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
1{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
2{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
3{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
4{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
5{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
6{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
7{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
8{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
9{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
10{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
11{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
12{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
13{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
14{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
15{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
16{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
17{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。
18{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'08:00'，'night'：'。。。
19{'BLOCK_TIME'：{'SPLIT'：'14:00'，'night'：'。。。

---

或（对于一列）：

x={“区块时间”：{“分割”：“14:00”，“晚上”：“12:30”，“早上”：“07:30”}
df.loc[df[“val”].isna（），“val”]=df.loc[df[“val”].isna（），“val”].apply(
lambda:x
)
打印（df）

我们仍然可以尝试

fillna

，但需要通过索引

dict

df = df.fillna({12:{'A': {'B': '14:00', 'C': '12:30', 'D': '07:30'}}})