Pandas dataframe fillna（）一部の列のみが配置されている

列の一部のサブセットについてのみ、Pandasデータフレームの値を0で埋めようとしています。

私がする時：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'a':[1,2,3,None],'b':[4,5,None,6],'c':[None,None,7,8]})
print df
df.fillna(value=0, inplace=True)
print df

出力：

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  NaN  7.0
3  NaN  6.0  8.0
     a    b    c
0  1.0  4.0  0.0
1  2.0  5.0  0.0
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

すべてNoneをに置き換え0ます。私がやりたいのは、None列aとのs のみを置き換え、は置き換えbないことcです。

これを行う最良の方法は何ですか？

目的の列を選択して、割り当てによってそれを行うことができます。

df[['a', 'b']] = df[['a','b']].fillna(value=0)

結果の出力は期待どおりです。

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

列ごとに異なる値を使用してdict、fillna

df.fillna({'a':0,'b':0})
Out[829]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

割り当て後

df=df.fillna({'a':0,'b':0})
df
Out[831]: 
     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

Wenのソリューションとinplace = Trueを使用してオブジェクトのコピーを作成することを回避できます。

df.fillna({'a':0, 'b':0}, inplace=True)
print(df)

収量：

     a    b    c
0  1.0  4.0  NaN
1  2.0  5.0  NaN
2  3.0  0.0  7.0
3  0.0  6.0  8.0

すべてを1行で行う方法は次のとおりです。

df[['a', 'b']].fillna(value=0, inplace=True)

内訳：df[['a', 'b']]NaN値を入力する列を選択し、value=0NaNをゼロで入力するように指示しinplace=True、オブジェクトのコピーを作成することなく、変更を永続的にします。

上の回答を使用すると、dfスライスのコピーに変更を加えることについて警告が表示されます。他の列があると仮定すると、これを行うより良い方法は、辞書を渡すことです：
df.fillna({'A': 'NA', 'B': 'NA'}, inplace=True)

または次のようなもの：

df.loc[df['a'].isnull(),'a']=0
df.loc[df['b'].isnull(),'b']=0

さらにある場合：

for i in your_list:
    df.loc[df[i].isnull(),i]=0

時々この構文はうまくいきません：

df[['col1','col2']] = df[['col1','col2']].fillna()

代わりに以下を使用してください。

df['col1','col2']