pandas.DataFrame.fillna()函式用於填充陣列中的Nan值，但是該方法並不會改變原有陣列，而是返回一個新的陣列。下面是例項演示：

我們可以發現在使用fillna方法對缺失值填充以後，返回了一個填充後的陣列，但是原陣列並沒有改變。

若想改變原陣列，我們就需要重新賦值

填充指定的多列缺失值與填充整個陣列缺失值方法一樣，都是要重新賦值。

首先，要對pandas填充缺失值，用fillna()是正確的。

但是正如題主圖片所示，如果直接對data進行缺失值填充，那程式肯定是把data中所有的缺失值都填了，因為你沒有給它指定要填充的是哪一列（行）或哪幾列（行）。

所以，下面我們來看看，如何指定dataframe的一列或多列進行缺失值填充。

其實很簡單，就是你先選好你要填充的列即可。

一列：data["0"].fillna(0)，即為選中第0列進行缺失值填充

多列：data[["0", "1"]].fillna(0)，即為同時選出第0列和第1列進行缺失值填充。

人生苦短，我用python.

共同進步。