代码示例，可能的复制示例
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.loc[:, ['C', 'D']].fillna(-1, inplace=True)
display(df)
输出：
A B C D
0 1.387547 -1.299578 0.360015 1.290783
1 -0.395182 -0.112581 NaN NaN
2 -0.649372 -1.831869 -0.103746 0.533153
问题描述
期望将Nan修改为-1，但不会。
请参阅以下比较。
比较（1）
相反，以下代码的行为符合预期。
（唯一的区别是通过iloc或loc选择）
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.iloc[:, 2:4].fillna(-1, inplace=True)
display(df)
输出：
A B C D
0 -0.522821 -1.600520 -1.468871 0.715790
1 0.493071 0.722474 -1.000000 -1.000000
2 0.545852 -0.877946 0.993169 -0.582661
比较（2）
当使用loc仅选择一列时，它的行为正确。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[1, 2:4] = np.nan
df.loc[:, 'C'].fillna(-1, inplace=True)
display(df)
输出：
A B C D
0 -0.549106 0.261093 -1.278554 2.017178
1 -1.424498 0.439482 -1.000000 NaN
2 -1.281520 1.190736 0.356319 0.416363
第一个代码示例的预期输出
A B C D
0 1.181106 1.101231 -0.198445 0.295238
1 -0.654265 -1.129840 -1.000000 -1.000000
2 -1.070404 0.096556 0.499020 -1.835347
pd.show_versions()
将输出粘贴到此处pd.show_versions（）
安装的版本
提交：无
的Python：3.5.2.final.0
python位：64
操作系统：Linux
操作系统版本：2.6.32-358.14.1.el6.x86_64
机器：x86_64
处理器：x86_64
字节序：小
LC_ALL：无
郎：zh_TW.big5
地点：zh_TW.big5
熊猫：0.19.1
鼻子：无
点：9.0.1
setuptools：27.2.0
Cython：无
numpy的：1.11.2
scipy：0.18.1
statsmodels：无
xarray：无
IPython：5.1.0
狮身人面像：无
patsy：无
dateutil的：2.6.0
pytz：2016.10
blosc：无
瓶颈：无
表格：3.3.0
numexpr：2.6.1
matplotlib：1.5.3
openpyxl：无
xlrd：无
xlwt：无
xlsxwriter：无
lxml：无
bs4：无
html5lib：无
httplib2：无
apiclient：无
sqlalchemy：无
pymysql：无
psycopg2：无
jinja2：2.8
boto：无
pandas_datareader：无
hiiwave
所有3条评论
您正在填写副本。 使用inplace是反模式。 大多数操作将显示SettingWithCopyWarning ，但是在这种情况下，这是不容易检测到的。
采用
In [11]: df[['C', 'D']] = df[['C', 'D']].fillna(-1)
In [12]: df
Out[12]:
A B C D
0 0.236782 1.408896 -0.199882 0.803165
1 -1.763881 0.232414 -1.000000 -1.000000
2 0.878515 -0.394800 0.429696 -1.829569
jreback
于 2016-12-11
尝试这个：
df.loc [:, ['C'，'D']] = df.loc [:, ['C'，'D']]。fillna（-1）
我在代码中使用.relplace遇到了同样的困难。 这工作了。
matheushrd
于 2018-03-30
不仅是多列，而且是一列。
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)
不工作，
但df.loc[df.id==123, 'num'] = 123
有用
为什么不编辑fillna函数以适应将来的需求。
好像是个错误。
shuiyuejihua
于 2018-10-11
相关问题
marcelnem
·
3评论
amelio-vazquez-reina
·
3评论
ericdf
·
3评论
nathanielatom
·
3评论
abatkins
·
3评论
最有用的评论
不仅是多列，而且是一列。
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)不工作，
但
df.loc[df.id==123, 'num'] = 123有用
为什么不编辑fillna函数以适应将来的需求。
好像是个错误。