我有一个混合了字符串和浮动行的 DateFrame。浮点行仍然是整数，只是因为它们缺少值才更改为浮点数。我想用零填充所有数字的 NaN 行，同时将 NaN 留在字符串列中。这是我目前所拥有的。
df.select_dtypes(include=['int', 'float']).fillna(0, inplace=True)
这不起作用，我认为这是因为 .select_dtypes() 返回 DataFrame 的视图，因此 .fillna() 不起作用。是否有与此类似的方法来仅填充浮点行上的所有 NaN。
我有一个DataFrame,其中"Name"列中有一些错误.我创建了一个字典,其中键的拼写错误,拼写的值正确.用正确的拼写替换错误拼写的最佳方法是什么？这就是我做的.
for incorrect, correct in incorrect_to_correct.items():
mask = s_df['Name'] == incorrect
s_df.loc[mask, 'Name'] = correct
有没有更好的方法呢？有人告诉我,如果你正在使用带有熊猫的for循环,你应该重新考虑你在做什么？有没有更好的方法来清理数据？这种字典方法"错了"吗？我是熊猫新手,任何帮助将不胜感激.谢谢!