df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
aa=df1.fillna(0,inplace=True)
print(aa)
print(df1)
为什么aa返回结果是none，而df1是替换后的dataframe？
aa = df1.fillna(0,inplace=True)inplace:bool, default False
If True, fill in-place.
Note: this will modify any other views on this object (e.g., a no-copy slice for a column in a DataFrame).
In-place (就地运算) 是直接更改给定变量的内容而无需复制的运算。因此方法 fillna 无返回值 (也就是 None ), 所以 aa 为 None; 而代入的变量 df1, 在 fillna 方法后, 内容直接被改变了.
如果想要结果在 aa, 而 df1 内容不被变动, 需设置 inplace=False, 或不设置.
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In-place (就地运算) 是直接更改给定变量的内容而无需复制的运算。因此方法 fillna 无返回值 (也就是 None ), 所以 aa 为 None; 而代入的变量 df1, 在 fillna 方法后, 内容直接被改变了.
如果想要结果在 aa, 而 df1 内容不被变动, 需设置
inplace=False, 或不设置.