TypeError：使用 Pandas Fillna 时，只能将整数标量数组转换为标量索引答案

【问题标题】：TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index when use Pandas FillnaTypeError：使用 Pandas Fillna 时，只能将整数标量数组转换为标量索引
【发布时间】：2021-01-17 02:32:57
【问题描述】：

更新：这似乎是由于 .loc ，如果我使用原始 df 来自 pd.read_excel，没问题。

我有一个具有如下 Dtypes 的数据框。

这是数据框的 csv： CSV File

日期 datetime64[ns] 金额 float64 货币对象标识对象

我用下面的代码替换了NaT、NaN

a=np.datetime64('2000-01-01')
values={'Date':a,'Amount':0,'Currency':'0','ID':'0'}
df.fillna(value=values,inplace=True)

但是，我得到了错误：TypeError: only integer scalar arrays can be convert to a scalar index.

我还尝试用每一列填充na，但没有看到错误消息，但 Nan 和 Nat 仍然保持不变。

a=np.datetime64('2000-01-01')
df[['Date']].fillna(a,inplace=True)
df[['Amount']].fillna(0,inplace=True)
df[['Currency']].fillna('0',inplace=True)
df[['ID']].fillna('0',inplace=True)

这对我来说似乎很奇怪，因为我已经成功使用了很多次 fillna。请给我一个建议。非常感谢。

【问题讨论】：

你能给出示例 csv 作为文本格式而不是图像吗？
我刚刚在帖子顶部添加了指向 csv 文件的链接。
我尝试阅读您的 csv，但无法重现错误。在我这边，它可以按预期使用您的代码 - df.fillna(value=values,inplace=True)

标签： python pandas dataframe fillna

【解决方案1】：

我认为Currency 和Id 列中有字符串NaN，所以使用：

df = df.replace({'Currency': {'NaN': '0'}, 'ID':{'NaN': '0'}})

【讨论】：

谢谢。我会试试你的方法。但是我仍然想知道为什么当我尝试第一种方法时它会抛出错误消息。
我试过了，还是不行。我刚刚在帖子顶部添加了指向 csv 文件的链接。可以看看吗？