Pandas中fillna不起作用的问题

在本文中，我们将介绍Pandas中fillna不起作用的问题以及如何解决这个问题。fillna是Pandas中的一个重要的函数，常用于数据清洗和数据预处理的过程中。它主要的功能是用指定的值或者方法来填充NaN（缺失值）所在的位置。但是在实际应用中，有时候我们会发现fillna并不起作用，下面详细介绍这个问题的出现原因以及解决方法。

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问题出现的原因

Pandas中的fillna函数常见的使用方法有两种：

1. 直接使用指定的值来填充NaN：

df.fillna(value=0)

2. 使用前面的值或后面的值来填充NaN:

df.fillna(method=’ffill’) #使用前一个值填充
df.fillna(method=’bfill’) #使用下一个值填充

在实际应用中，fillna不起作用的问题通常有以下几个原因：

填充的值不正确

如果fillna填充的值不正确，那么填充结果也不会正确。比如下面的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1.0, 2.0, np.nan, 4.0],
                   'B': [5.0, 6.0, np.nan, 8.0],
                   'C': [np.nan, 10.0, 11.0, 12.0]})

df.fillna(value=0, inplace=True)
print(df)

执行结果如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   0.0
1  2.0  6.0  10.0
2  0.0  0.0  11.0
3  4.0  8.0  12.0

可以看到，由于第三行的所有值都是NaN，所以我们希望使用0来填充。但是这种做法并不正确，因为在Pandas中NaN的类型是float，而我们填充的值是int。这个问题可以通过将填充的值改为float类型来解决。

未使用inplace参数

fillna函数默认是不会修改原DataFrame的，因此需要将inplace参数设置为True才能使函数修改原DataFrame。如果忘记设置inplace参数，那么fillna将返回一个新的DataFrame，原DataFrame并没有被修改，比如下面的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1.0, 2.0, np.nan, 4.0],
                   'B': [5.0, 6.0, np.nan, 8.0],
                   'C': [np.nan, 10.0, 11.0, 12.0]})

df = df.fillna(value=0)
print(df)

执行结果如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   0.0
1  2.0  6.0  10.0
2  0.0  0.0  11.0
3  4.0  8.0  12.0 

可以看到，虽然我们填充了NaN，但是原来的df并没有被修改。

DataFrame中由于数据类型问题而无法使用fillna

在某些情况下，由于DataFrame中数据类型的问题，使用fillna函数可能会出现错误。下面的例子说明了这个问题：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', None, 'c']})
df.fillna(value='d', inplace=True)
print(df)

执行结果如下：

     A
0    a
1    b
2    d
3    c

我们本来期望使用’d’来填充NaN，但是最终结果中NaN并没有被填充，而是出现了字符串’d’。这是由于DataFrame中列的数据类型是object，而我们使用的是字符串来填充NaN。这种情况可以通过将列的数据类型改为字符串来解决。

解决方法

在上面介绍了fillna不起作用的几个原因，下面提供一些解决方法：

填充的值与NaN是同一类型

如果我们希望使用整数0来填充NaN，那么需要将0转换为float类型。可以使用astype函数来实现类型转换：

df.fillna(value=0.0, inplace=True)

设置inplace参数

对于fill函数，我们需要使用inplace参数来修改原DataFrame：

df.fillna(value=0.0, inplace=True)

改变DataFrame中的数据类型

我们可以使用astype来将DataFrame中的某一列的数据类型改为字符串，例如：

df['A'] = df['A'].astype(str)
df.fillna(value='d', inplace=True)

这样就可以将NaN填充为字符串’d’。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中fillna不起作用的几个原因以及解决方法。正确填充NaN是数据清洗和预处理的重要步骤，希望本文可以帮助大家更好地使用fillna函数。