Comment puis-je remplacer toutes les valeurs NaN avec Zero dans une colonne d'un dataframe pandas

J'ai un dataframe comme ci-dessous

      itm Date                  Amount 
67    420 2012-09-30 00:00:00   65211
68    421 2012-09-09 00:00:00   29424
69    421 2012-09-16 00:00:00   29877
70    421 2012-09-23 00:00:00   30990
71    421 2012-09-30 00:00:00   61303
72    485 2012-09-09 00:00:00   71781
73    485 2012-09-16 00:00:00     NaN
74    485 2012-09-23 00:00:00   11072
75    485 2012-09-30 00:00:00  113702
76    489 2012-09-09 00:00:00   64731
77    489 2012-09-16 00:00:00     NaN

lorsque j'essaie d' .appliquer une fonction à la colonne Montant, j'obtiens l'erreur suivante.

ValueError: cannot convert float NaN to integer

J'ai essayé l'application d'une fonction à l'aide .isnan à partir du Module Math
J'ai essayé les pandas .remplacer l'attribut
J'ai essayé le .le peu de données de l'attribut de pandas de 0,9
J'ai aussi essayé si NaN == NaN déclaration d'une fonction.
J'ai aussi regardé cet article Comment puis-je la remplacer NA valeurs avec des zéros dans un R dataframe? tout en regardant certains autres articles.
Toutes les méthodes que j'ai essayé n'ont pas travaillé ou ne reconnaissent pas NaN.
Tous Conseils ou des solutions serait appréciée.

  • Le seul problème est df.de remplissage.na() ne fonctionne pas si le bloc de données à laquelle vous postulez, il est rééchantillonné ou ont été tranchés par le biais de loc fonction