如何用np.array对象替换pandas系列中的None？

Question

鉴于以下熊猫系列：

s = pd.Series(dict(A = np.zeros(100), B = np.zeros(100), C = None))

如何用对象np.zeros(100)替换最后一个元素？在实际情况中，我有一个很长的系列，并希望以类似的方式替换所有None对象。

到目前为止，我试过了：

s.fillna(np.zeros(100))
ValueError: invalid fill value with a <type 'numpy.ndarray'>

s.replace(None, np.zeros(100))
TypeError: 'regex' must be a string or a compiled regular expression or a list or dict of strings or regular expressions, you passed a 'bool'

s.fillna(np.NaN).replace(np.NaN, np.zeros(100))
TypeError: Invalid "to_replace" type: 'float'