解决Pandas DataFrame中fillna填充NaN失败的问题
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简介：
简介：本文探讨了在使用Python Pandas库时，DataFrame中的fillna方法未能成功替换NaN值的情况，并提供了可能的原因及解决方案。
如果你想要将 DataFrame 中的 NaN 值全部替换为 0，在使用 `fillna()` 方法时不指定 `inplace=True` 参数的话，默认情况下不会改变原始数据，因此你需要手动打印结果来查看变化：
```python
df.fillna(0)
print(df) # 发现未发生任何更改
```
然而当你直接将填充后的 DataFrame 打印出来时会看到 NaN 已经被替换成 0 了：
```python
print(df.fillna(0)) # 现在可以看到所有缺失值已经被替换为零
```
但是，当再次打印原始的 df 变量时，你会发现数据并没有发生任何变化。这是因为 `fillna()` 方法默认不会对原 DataFrame 进行修改。
为了确保更改被应用到源数据上，并且不需要每次手动赋值给新的变量名或使用额外的操作来保留这些改动，你需要在调用方法时指定参数 `inplace=True`：
```python
df.fillna(0, inplace = True)
print(df) # 现在可以观察到原始 DataFrame 已经被更新了。
```
这样就能成功地将所有的 NaN 值替换为 0，并且这些更改会被永久保存在原数据中。
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