pandas执行fillna(0)填充后iloc取数仍出现NaN值原因咨询

异常根因 #

• pandas的fillna方法默认不会修改原始DataFrame，仅会返回一个完成空值填充的新对象。你执行df1.fillna(0)时看到的输出是临时返回的新对象内容，并没有改动原df1，原df1中第409行Marge列仍然是NaN值。
• 后续你基于未修改的原df1用iloc提取列时，自然会取出NaN值，后续需要传入纯有效数值的操作（比如模型训练、数值计算等）检测到NaN后，就触发了你遇到的报错：

ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').

修复方案 #

两种写法任意选择即可让填充生效：

1. 将填充后的结果赋值覆盖原变量

df1 = df1.fillna(0)

2. 调用时添加inplace=True参数直接修改原始对象

df1.fillna(0, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wynton Lam