Python Pandas设置keep_default_na=False后fillna失效，如何填充空字段？

两种实现路径可选：

方案1（推荐）：调整读取参数，从根源区分「NA产品名」和真·空值 #

无需修改后续填充逻辑，仅自定义缺省值识别规则，跳过对字符串NA的NaN转换，其余空单元格仍会被识别为NaN：

import pandas as pd
# 自定义缺省值列表，移除默认的'NA'，其余常规缺省标识保留
custom_na_values = [
    '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan',
    '1.#IND', '1.#QNAN', '<NA>', 'N/A', 'NULL', 'NaN', 'n/a', 'nan', 'null'
]
df = pd.read_excel('Import_orders.xlsx', na_values=custom_na_values, keep_default_na=False)

# 原有fillna逻辑可直接正常运行
df['Action for Contact'] = df['Action for Contact'].fillna('Update')

方案2：不修改读取逻辑，直接替换现有空值 #

keep_default_na=False会将Excel内的空单元格识别为空字符串''，直接对目标列的空字符串做替换即可：

# 方法一：直接替换空字符串
df['Action for Contact'] = df['Action for Contact'].replace('', 'Update')

# 方法二：先转NaN再填充，兼容原有fillna逻辑
import numpy as np
df['Action for Contact'] = df['Action for Contact'].replace('', np.nan).fillna('Update')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hii