Pandas DataFrame空值替换失效：循环判断列类型后未生效

你的代码没生效的核心原因是：Pandas的fillna()方法默认不会修改原DataFrame/Series，而是返回一个填充空值后的新对象。你既没把这个新对象赋值回原列，也没启用原地修改的参数，所以原DataFrame的空值完全没变化。

修复方法一：启用原地修改（inplace=True） #

直接在fillna()里加inplace=True参数，让方法直接修改原列：

for col in WHO_df:
    if WHO_df[col].dtype == 'float64':
        WHO_df[col].fillna(WHO_df[col].mean(), inplace=True)
    else:
        WHO_df[col].fillna(0, inplace=True)

修复方法二：赋值回原列（更推荐） #

把fillna()返回的新Series赋值回原列，这种方式更安全，避免inplace操作可能带来的副作用：

for col in WHO_df:
    if WHO_df[col].dtype == 'float64':
        WHO_df[col] = WHO_df[col].fillna(WHO_df[col].mean())
    else:
        WHO_df[col] = WHO_df[col].fillna(0)

更简洁的Pandas风格写法 #

如果不想用循环，可以先构建填充规则字典，再一次性完成填充，效率更高（适合大数据集）：

# 生成各列对应的填充值字典
fill_rules = {
    col: WHO_df[col].mean() if WHO_df[col].dtype == 'float64' else 0
    for col in WHO_df.columns
}
# 批量填充空值
WHO_df = WHO_df.fillna(fill_rules)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rohit Guptha