почему?
import pandas as pd # Создание примера датафрейма с колонкой "league_name", в которой есть пустые значения df = pd.DataFrame({ 'team_name': ['Team A', 'Team B', 'Team C', 'Team D'], 'league_name': ['League 1', None, 'League 2', None] }) # Заполнение всех пустых значений (None или NaN) в колонке "league_name" значением "не указано" df['league_name'].fillna('не указано', inplace=True) # Вывод обновленного датафрейма df м? работает.
None != np.nan
Всегда хотел узнать почему?
Если правильно помню то отличаются типами. Nan это numeric, а None - нет
Я бы через .loc сделал
я уже пробовал
Попробуйте pandas.isna
Обсуждают сегодня