Кадр даних Pandas fillna () лише деякі колонки на місці

Я намагаюся заповнити жодне значення у фреймі даних Pandas 0 не лише для деякого підмножини стовпців.

Коли я роблю:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]})
print df
df.fillna(value=0, inplace=True)
print df

Вихід:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  NaN  7.0
3  NaN  6.0  8.0
     a    b    c
0  1.0  4.0  0.0
1  2.0  5.0  0.0
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Він замінює кожен Noneна 0s. Що я хочу зробити, це лише замінити Nones на стовпці aта b, але ні c.

Який найкращий спосіб зробити це?

Ви можете вибрати потрібні стовпці та зробити це за призначенням:

df[['a', 'b']] = df[['a','b']].fillna(value=0)

Отриманий результат, як очікується:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Ви можете з допомогою dict, fillnaз різним значенням для іншого стовпця

df.fillna({'a':0,'b':0})
Out[829]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Після присвоїти його назад

df=df.fillna({'a':0,'b':0})
df
Out[831]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Ви можете уникнути створення копії об'єкта, використовуючи рішення Wen та inplace = Істинно:

df.fillna({'a':0, 'b':0}, inplace=True)
print(df)

Який урожай:

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Ось як це можна зробити в одному рядку:

df[['a', 'b']].fillna(value=0, inplace=True)

Розбивка: df[['a', 'b']]вибирає стовпці, для яких потрібно заповнити значення NaN, value=0каже йому заповнювати NaN нулями, і inplace=Trueзробить зміни постійними, не потребуючи копії об'єкта.

використання верхньої відповіді створює попередження про внесення змін до копії df-фрагмента. Якщо припустити, що у вас є інші стовпці, кращий спосіб зробити це - передати словник:
df.fillna({'A': 'NA', 'B': 'NA'}, inplace=True)

Або щось на кшталт:

df.loc[df['a'].isnull(),'a']=0
df.loc[df['b'].isnull(),'b']=0

і якщо є більше:

for i in your_list:
    df.loc[df[i].isnull(),i]=0

Іноді цей синтаксис не працює:

df[['col1','col2']] = df[['col1','col2']].fillna()

Замість цього використовуйте наступне:

df['col1','col2']