使用fillna()填充单个缺失值报numpy.float64无fillna属性错误

fillna()是pandas库中Series、DataFrame两类数据结构的专属方法，只能对这两类对象调用。
当你使用gaming.loc[16448, 'year_of_release']取值时，因为同时传入了单个行标签和单个列名，loc会直接返回对应单元格的标量值，类型为numpy.float64，不属于pandas的Series或DataFrame，自然不存在fillna属性，因此触发AttributeError。

根据实际需求选择对应写法即可：

• 直接赋值（写法最简洁，适用于明确要将该位置值设为2012.0的场景，无论原值是否为缺失值都会覆盖）

gaming.loc[16448, 'year_of_release'] = 2012.0

• 保留fillna的空值判断逻辑（仅当该位置值为NaN时才替换，不修改非空原值）：将行索引用列表包裹传入，让loc返回长度为1的Series对象，即可正常调用fillna

gaming.loc[[16448], 'year_of_release'].fillna(2012.0, inplace=True)

• 条件掩码赋值（最稳妥的写法，规避链式索引的潜在风险，可直接扩展到多行列的批量填充场景）

# 构造筛选条件：索引为16448 且 发行年份为空
fill_mask = (gaming.index == 16448) & (gaming['year_of_release'].isna())
gaming.loc[fill_mask, 'year_of_release'] = 2012.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maor Ohayon