コードサンプル、可能であればコピーして貼り付けることができる例
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)
出力：
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
問題の説明
Nanを-1に変更することが期待されていますが、そうではありません。
以下の比較をご覧ください。
比較（1）
逆に、次のコードは期待どおりに動作します。
（唯一の違いは、 ilocまたはlocによる選択です）
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)
出力：
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
比較（2）
locで列を1つだけ選択すると、正しく動作します。
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)
出力：
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
最初のコードサンプルの期待される出力
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()出力
ここに出力を貼り付けますpd.show_versions（）ここに
インストールされたバージョン
コミット：なし
python：3.5.2.final.0
python-ビット：64
OS：Linux
OSリリース：2.6.32-358.14.1.el6.x86_64
マシン：x86_64
プロセッサー：x86_64
バイトオーダー：少し
LC_ALL：なし
言語：zh_TW.big5
ローカル：zh_TW.big5
パンダ：0.19.1
鼻：なし
ピップ：9.0.1
setuptools：27.2.0
Cython：なし
numpy：1.11.2
scipy：0.18.1
statsmodels：なし
xarray：なし
IPython：5.1.0
スフィンクス：なし
patsy：なし
dateutil：2.6.0
pytz：2016.10
blosc：なし
ボトルネック：なし
テーブル：3.3.0
numexpr：2.6.1
matplotlib：1.5.3
openpyxl：なし
xlrd：なし
xlwt：なし
xlsxwriter：なし
lxml：なし
bs4：なし
html5lib：なし
httplib2：なし
apiclient：なし
sqlalchemy：なし
pymysql：なし
psycopg2：なし
jinja2：2.8
boto：なし
pandas_datareader：なし
hiiwave
全てのコメント3件
あなたはコピーを埋めています。 inplaceはアンチパターンです。 ほとんどの操作ではSettingWithCopyWarningが表示されますが、この場合、これは簡単には検出できません。
使用する
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
2016年12月11日
これを試して：
df.loc [：、['C'、 'D']] = df.loc [：、['C'、 'D']]。fillna（-1）
コード内の.relplaceでも同じ問題が発生していました。 これはうまくいきました。
matheushrd
2018年03月30日
複数の列だけでなく、1つの列もあります。
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)
動作しない、
だがdf.loc[df.id==123, 'num'] = 123
できます
将来的にそれを適応させるためにfillna関数を編集して
バグのようです。
shuiyuejihua
2018年10月11日
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最も参考になるコメント
複数の列だけでなく、1つの列もあります。
df.loc[df.id==123, 'num'].fillna(0, inplace=True)動作しない、
だが
df.loc[df.id==123, 'num'] = 123できます
将来的にそれを適応させるためにfillna関数を編集して
バグのようです。