填充NaN为0后仍触发Series真值模糊ValueError的原因

我的代码实现如下：

df = inputDataFrame[COLUMN_DEFAULT_STATUS]
df = df.fillna(0)
for row in range(1, rows):
  if defaultStatusColumn and df[row] == CNST.IO_DEFAULT_STATES[index]:
     # Other lines of code

原COLUMN_DEFAULT_STATUS列存在大量NaN值，最初的if条件触发了ValueError，于是我把NaN填充为0，但仍然出现如下报错：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

请问该错误产生的原因是什么？

这个报错的核心问题出在if defaultStatusColumn这部分判断上：

• defaultStatusColumn是Pandas Series对象（对应DataFrame的一列），在Python的if条件中直接判断一个Series的布尔值是不被允许的——Pandas无法确定你要判断的是整个Series全为真、存在任意真值，还是其他逻辑，因此抛出"真值模糊"的错误。
• 你之前填充NaN为0的操作解决了df[row]的空值问题，但并未处理defaultStatusColumn这个Series的布尔判断问题。

根据实际业务逻辑，需要把这个判断替换成明确的逻辑：

• 若要判断该列是否非空：if not defaultStatusColumn.empty
• 若要判断该列是否存在至少一个真值：if defaultStatusColumn.any()
• 若要判断该列所有值都是真值：if defaultStatusColumn.all()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anirudh