Python DataFrame：如何用一个特定 position 上的值替换 Nan

Question

我正在尝试使用 pd.DataFrame.fillna(previous_value, value, inplace = True) 将特定 position 处的 NA 值替换为另一个值。 虽然在运行过程中没有出现错误，但还没有替换原来的 Na 值。

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

数据 Output：

替换代码：

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

替换后的数据

Data.loc[[2956]]

替换后的数据集：

知道它是怎么发生的吗？

Answer 1

你可以这样做。

df.loc[2956,'gender'] = 'F'

Answer 2

当您使用列和行获取值时，您获取的是值，而不是 dataframe 中的 position。 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'

Answer 3

Dataframe.replace并不是要替换单个 position的值，而是要替换与某些东西相对应的所有值。 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 行在“性别”列中有 NaN，因此您可以执行类似的操作

data.loc[2956, 'gender'] = 'F'

Answer 4

尝试这个

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

Answer 5

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'