pandas fillna 不工作

问题描述：

我有一个包含 nan 的数据框：

>>>df.head()
Out[1]: 
            JPM US SMALLER COMPANIES C ACC
1990-01-02                             NaN
1990-01-03                             NaN
1990-01-04                             NaN
1990-01-05                             NaN
1990-01-08                             NaN

我有另一个包含值的数据框：

>>>t.head()
Out[1]: 
1990-01-02    51.95
1990-01-03    52.63
1990-01-04    53.04
1990-01-05    52.07
1990-01-08    51.73
Name: JPM US SMALLER COMPANIES C ACC, dtype: float64

不幸的是，df.fillna 似乎对我来说不起作用：

>>>df.fillna( t ).head()
Out[1]: 
            JPM US SMALLER COMPANIES C ACC
1990-01-02                             NaN
1990-01-03                             NaN
1990-01-04                             NaN
1990-01-05                             NaN
1990-01-08                             NaN

[5 rows x 1 columns]

为什么会发生这种情况？我使用的是 pandas 0.13.1

解决方案 1：

你需要inplace=True

df[1].fillna(0, inplace=True)

解决方案 2：

或者：

df = df.replace(np.nan, 0)#或您认为合适的任何其他值

当我在 Na 操作之后立即应用某些 str.replace() 操作时，df.replace(np.nan, 0) 或 df.fillna(0) 让我感到困惑。因此请注意命令的顺序 -> 先使用 str.replace()，然后再使用 fillna()

解决方案 3：

您需要分配值df = df.fillna(t)

解决方案 4：

您有两个选择：

1）具体到每一列

cols_fillna = ['column1','column2','column3']
# replace 'NaN' with zero in these columns
 for col in cols_fillna:
     df[col].fillna(0,inplace=True)
     df[col].fillna(0,inplace=True)

2）对于整个数据框

df = df.fillna(0)

解决方案 5：

检查为什么fillna()在列上迭代不起作用。创建一个DataFrame带有列的并检查以下输出：

    for col in df.columns[df.isnull().any()]:
        df[col].fillna(df[col].mode(), inplace = True)
        #df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace = True)
        print(df[col].mode())
        #print(df[col].mode()[0])
        print(type(df[col].mode()))
        #print(type(df[col].mode()[0]))
    df.isnull().sum() / df.shape[0] * 100

之前没有抛出错误，但未填充 NA 值。注释行似乎有效。

解决方案 6：

我发现这是因为 pandas 的 mode() 函数现在输出一个有两列的数据框。

因此，如果您不添加 [0] df[col].fillna(df[col].mode()[0], inplace = True)，则 fillna() 将不起作用，因为 mode() 函数不返回标量。