Python 3 替换 nan 值

Question

我正在尝试使用其他列的计算来替换几列中的一些 nan 值。 即。

nancolumn = column1.value + column2.value

我的第一次尝试没有成功，即还有 nan 值

indecies = list(list(map(tuple, np.where(np.isnan(df['nancolumn']))))[0])
newValue = df.iloc[indecies]['column1'] + df.iloc[indecies ]['column2']
df.iloc[indecies]['nancolumn'] = newValue

然后我找到了一个我想要替换的特定索引 1805，并尝试将这个数据点值替换为 1.0。结果还是个nan

df.iloc[1805]['nancolumn'] = 1.0

我尝试使用 fillna() 和 isnan()

df[np.isnan(df)]=1

我在尝试 isnan() 时收到此错误：

TypeError: 输入类型不支持 ufunc 'isnan'，根据转换规则 ''safe'' 无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型

df.iloc[1805]['nancolumn'].dtype
dtype('float64')

我知道我错过了一些简单的东西，但我想不通。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

我发现最好先引用列，然后再引用索引，如下所示

df['nancolumn'].iloc[1805] = 1.0

虽然，我仍然不明白其中的区别。如果有人有解释，那将很有帮助。