我只是想提供一点更新/特殊情况，因为看起来人们仍然来这里。如果您正在使用多索引或其他索引切片器，inplace=True选项可能不足以更新您所选择的切片。例如，在2x2级别的多索引中，这不会改变任何值(例如pandas 0.15):

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,mask_1],idx[mask_2,:]].fillna(value=0,inplace=True)

“问题”是链接破坏了fillna更新原始数据框架的能力。我把“问题”加上引号，是因为在某些情况下，设计决策导致不通过这些链进行解释是有充分理由的。此外，这是一个复杂的示例(尽管我真的遇到了它)，但同样的情况可能适用于更少的索引级别，这取决于您如何进行切片。

解决方案是DataFrame.update:

df.update(df.loc[idx[:,mask_1],idx[[mask_2],:]].fillna(value=0))

它是一行，读起来相当好(某种程度上)，并消除了任何不必要的中间变量或循环混乱，同时允许您将fillna应用到您喜欢的任何多级切片!

如果有人能找到这个不工作的地方，请在评论中发帖，我一直在搞砸它，看看源代码，它似乎至少解决了我的多索引切片问题。

我只是想提供一点更新/特殊情况，因为看起来人们仍然来这里。如果您正在使用多索引或其他索引切片器，inplace=True选项可能不足以更新您所选择的切片。例如，在2x2级别的多索引中，这不会改变任何值(例如pandas 0.15):

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx[:,mask_1],idx[mask_2,:]].fillna(value=0,inplace=True)

“问题”是链接破坏了fillna更新原始数据框架的能力。我把“问题”加上引号，是因为在某些情况下，设计决策导致不通过这些链进行解释是有充分理由的。此外，这是一个复杂的示例(尽管我真的遇到了它)，但同样的情况可能适用于更少的索引级别，这取决于您如何进行切片。

解决方案是DataFrame.update:

df.update(df.loc[idx[:,mask_1],idx[[mask_2],:]].fillna(value=0))

它是一行，读起来相当好(某种程度上)，并消除了任何不必要的中间变量或循环混乱，同时允许您将fillna应用到您喜欢的任何多级切片!

如果有人能找到这个不工作的地方，请在评论中发帖，我一直在搞砸它，看看源代码，它似乎至少解决了我的多索引切片问题。

填补缺失值的简单方法:-

填充字符串列:当字符串列有缺失值和NaN值时。

df['string column name'].fillna(df['string column name'].mode().values[0], inplace = True)

填充数字列:当数字列有缺失值和NaN值时。

df['numeric column name'].fillna(df['numeric column name'].mean(), inplace = True)

用零填充NaN:

df['column name'].fillna(0, inplace = True)

我相信DataFrame.fillna()将为您完成此工作。

链接到文档的数据框架和系列。

例子:

In [7]: df
Out[7]: 
          0         1
0       NaN       NaN
1 -0.494375  0.570994
2       NaN       NaN
3  1.876360 -0.229738
4       NaN       NaN

In [8]: df.fillna(0)
Out[8]: 
          0         1
0  0.000000  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2  0.000000  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4  0.000000  0.000000

若要仅在一列中填充nan，请仅选择该列。在这种情况下，我使用inplace=True来实际改变df的内容。

In [12]: df[1].fillna(0, inplace=True)
Out[12]: 
0    0.000000
1    0.570994
2    0.000000
3   -0.229738
4    0.000000
Name: 1

In [13]: df
Out[13]: 
          0         1
0       NaN  0.000000
1 -0.494375  0.570994
2       NaN  0.000000
3  1.876360 -0.229738
4       NaN  0.000000

编辑:

为了避免SettingWithCopyWarning，使用内置的列特定功能:

df.fillna({1:0}, inplace=True)

如果要将其转换为pandas数据框架，也可以使用fillna来完成。

import numpy as np
df=np.array([[1,2,3, np.nan]])

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(df)
df.fillna(0)

这将返回以下内容:

     0    1    2   3
0  1.0  2.0  3.0 NaN
>>> df.fillna(0)
     0    1    2    3
0  1.0  2.0  3.0  0.0

下面的代码适合我。

import pandas

df = pandas.read_csv('somefile.txt')

df = df.fillna(0)