Python DataFrame：如何用一个特定位置的值替换 Nan

Question

我正在尝试使用 pd.DataFrame.fillna(previous_value, value, inplace = True) 将特定位置的 NA 值替换为另一个值。虽然在运行过程中没有报错，但是原来的Na值还没有被替换。

Data[pd.isnull(Data["gender"])]

数据输出：

替换代码：

 Data.loc[[2956]]["gender"].replace(np.nan, "F",inplace = True)

更换后的数据

Data.loc[[2956]]

替换后的数据集：

知道它是怎么发生的吗？

Answer 1

Dataframe.replace并不是要替换单个位置的值，而是要替换与某物对应的所有值。因此，在您的示例中，通过使用替换，您可以获得的最佳结果是将“Scout Schultz”和“Tk Tk”的性别设置为“F”。由于您知道第 2956 行的“性别”列中有 NaN，因此您可以执行类似的操作data.loc[2956, 'gender'] = 'F'

Answer 2

尝试这个    Data.loc[[2956]]["gender"].replace(None, "F",inplace = True)

Answer 3

你可以这样做。df.loc[2956,'gender'] = 'F'

Answer 4

您可以尝试的一种方法是不使用替换。当您知道索引时，只需分配您想要的值代码：Data.gender[2956]='F'

Answer 5

当您使用列和行获取值时，您获取的是该值，而不是数据框中的那个位置。而且您不能将 replace() 用于单个值。您可以使用以下方法更改值： Data["gender"].loc[[2956]] = 'F'