更新：

Question

我正在使用女子世界杯的运动员数据集学习熊猫。

我要在主数据框的以下过滤器的结果上应用.fillna（）：

df[(df["pos"] == "GK") & (df["goals"].isnull())]

我该如何申请：

fillna(0, inplace=True)

对于上述过滤器，“目标”列上的。

我确实使用了下面的代码，但是当我应用它时，它可以运行但似乎不起作用：

df.loc[df["pos"] == "GK"].loc[df["goals"].isnull()].loc[:,"goals"].fillna(0, inplace=True)

Answer 1

第一行选择索引，您知道该列，因此只需使用一个loc，就可以了：

df.loc[(df["pos"] == "GK") & (df["goals"].isnull()), 'goals'].fillna(0, inplace=True)

更新：

因此，熊猫似乎返回了一个副本，而inplace在那里实际上什么也没做。但是，您不想将其分配给所有数据框。由于您已经在过滤nan值，因此一种更简单的方法是直接分配值。 df.loc[(df["pos"] == "GK") & (df["goals"].isnull()), 'goals'] = 0 在我的计算机上，此方法工作正常，希望可以解决您的问题。

Answer 2

df[(df["pos"] == "GK") & (df["goals"].isnull()), 'goals']=0

那将解决您的问题。

Answer 3

您已经使用布尔选择遮罩了。所以只是.fillna(0)

df[(df["pos"] == "GK") & (df["goals"].isnull())].fillna(0)

如何将.fillna（）应用于过滤的数据框？

3 个答案:

更新：