Sự khác biệt giữa nội suy () và fillna () trong gấu trúc

Vì phương pháp nội suy và fillna thực hiện cùng một công việc điền giá trị na. Sự khác biệt cơ bản giữa hai là gì. Tầm quan trọng của việc có hai phương pháp khác nhau này là gì ?? Bất cứ ai có thể giải thích cho tôi trong điều khoản cư sĩ. Tôi đã truy cập thông qua các tài liệu chính thức và muốn biết sự khác biệt

— Sid_K
nguồn

fillnađiền vào các NaNgiá trị với một số đã cho mà bạn muốn thay thế. Nó cung cấp cho bạn một tùy chọn để điền theo chỉ mục của các hàng của a pd.DataFramehoặc trên tên của các cột dưới dạng một con trăn dict.

Nhưng interpolatelà một vị thần trong điền. Nó cho phép bạn linh hoạt điền vào các giá trị còn thiếu bằng nhiều loại nội suy giữa các giá trị như tuyến tính ( fillnakhông cung cấp) trong ví dụ được cung cấp dưới đây và có thể có nhiều phép nội suy hơn. Ví dụ

>> import pandas as pd, numpy as np
>> df = pd.Series([1, np.nan, np.nan, 3])
>> df.interpolate()
0    1.000000
1    1.666667
2    2.333333
3    3.000000
dtype: float64

Tài liệu về gấu trúc trên fillna và nội suy rất rõ ràng về điều này.

— Kiritee Gak
nguồn

Hiểu. Giả sử nếu tôi muốn chỉ điền vào một số giá trị cụ thể (có thể trong phạm vi hoặc không có phạm vi) cũng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phép nội suy. Đúng ?

— Sid_K

Là nó điền vào các giá trị cụ thể hoặc điền các giá trị cụ thể như trong các ô của DataFrame?

— Kiritee Gak

chỉ điền vào các giá trị cụ thể trong một số vị trí cụ thể nhưng tại một thời điểm, nhiều giá trị sẽ được điền hoặc trong một phạm vi nào đó

— Sid_K