熊猫数据框fillna（）仅存在一些列
问题内容：
我试图只为某些列子集的0填充Pandas数据框中的任何值。
当我做：
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
输出：
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
它取代了每一个None用0的。我想要做的是，只有更换NoneS IN列a和b，但不会c。
最好的方法是什么？
问题答案：
您可以选择所需的列并通过分配来完成：
df[['a', 'b']] = df[['a','b']].fillna(value=0)
结果输出如预期的那样：
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
