fillna（）产生NaN值

Question

我使用以下代码来填充NaN值，然后加入到DataFrame一列，其将包含在一排，其是大于0下面的代码值的数目：

df.fillna(0, inplace=True) 
dfMin10 = df 
dfMin10['Sum'] = (dfMin10.iloc[1:len(dfMin10.columns)] > 0).sum(1) 
dfMin10 

当我看到列Sum时，我仍然看到一些NaN值。为什么会这样？我假设我的DataFrame (df)也有一些NaN的值，即使在替换NaN之后。

任何指针将不胜感激。

Answer 1

您是否在第一个sum条目中看到NaN条目？这条线：

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[1:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1) 

如果这是：

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[0:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1) 

注意从0开始索引。

例：

df = pandas.DataFrame(columns=['a','b','c','d'], index=['x','y','z']) 
df.fillna(0, inplace=True) 
branchConceptsWithScoresMin10 = df 
# Your original code 
branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[1:len(branchConceptsWithScoresMin10.columns)] > 0).sum(1) 

# This should return 
# a b c d Sum 
# x 0 0 0 0 NaN 
# y 0 0 0 0 0.0 
# z 0 0 0 0 0.0 

branchConceptsWithScoresMin10['Sum'] = (branchConceptsWithScoresMin10.iloc[0:] > 0).sum(1) 

# There should not be any NaNs here.