为什么pandas的fillna()的inplace参数对多列操作不生效？

这是pandas的正常行为，并非代码语法出错。

问题原因 #

1. 填充操作不生效的原因 #

你通过data.loc[:, var_categor]取数时，pandas返回的是原数据集的临时副本，而非直接关联原数据的视图。inplace=True仅会修改这个临时副本，而该副本在当前行代码执行完成后就会被回收，原数据集完全没有被改动，因此后续统计缺失值时数量没有变化。

2. 无警告提示的原因 #

pandas的SettingWithCopyWarning（修改副本警告）的触发逻辑非常保守，只有当引擎明确判定你正在修改一个和原数据脱离关联的副本时，才会抛出警告。使用.loc进行多列切片后直接调用方法的操作，属于pandas当前判定逻辑的模糊区间，引擎无法100%确认你操作的是副本，因此不会触发任何警告或报错。

正确的实现方案 #

方案1：放弃inplace参数，直接将填充后的结果赋值回原数据集的对应列 #

data.loc[:, var_categor] = data.loc[:, var_categor].fillna("Missing")

方案2：直接对原数据集调用fillna，通过subset参数指定要填充的列 #

data.fillna("Missing", subset=var_categor, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KZiovas