问候大家。我有一个 excel 文件，我需要根据列数据类型清理和填充 NaN 值，例如，如果列数据类型是对象，我需要在该列中填充“NULL”，如果数据类型是整数或浮点数，则需要填充 0在那些列中。

到目前为止，我已经尝试了 2 种方法来完成这项工作，但没有运气，这是第一个

df = pd.read_excel("myExcel_files.xlsx")

使用bulit方法按数据类型选择列

df.select_dtypes(include='int64').fillna(0, inplace=True)

df.select_dtypes(include='float64').fillna(0.0, inplace=True)

df.select_dtypes(include='object').fillna("NULL", inplace=True)

我得到的输出不是错误而是警告，数据框没有变化

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py:4259: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  **kwargs

因为第一个是切片错误所以我想一次做一列，这是代码

df = pd.read_excel("myExcel_files.xlsx")

#get the list of all integer columns
int_cols = list(df.select_dtypes('int64').columns)

#get the list of all float columns
float_cols = list(df.select_dtypes('float64').columns)

#get the list of all object columns
object_cols = …