新版本的pandas中，fillna方法将被哪个功能或者函数取代用于处理缺失值？

在新版本的Pandas中，`fillna` 方法不再直接被替代，而是与 `coalesce` 或 `replace` 函数结合使用来处理缺失值。如果你想要替换缺失值（NaN），可以考虑使用 `replace` 函数，它允许你指定一个值来替换缺失值，而 `coalesce` 则可以让你从多个源选择非缺失值填充缺失值。这两个函数都不会直接覆盖 `fillna` 的全部功能，但提供了更多的灵活性。

例如，如果你想用特定值 `0` 来填充缺失值并保持原始数据不变，可以这样做[^1]:

# 使用 replace 函数替换缺失值
df['column_name'] = df['column_name'].replace(np.nan, 0, inplace=True)

# 或者使用 coalesce 选择非缺失值进行填充
df['column_name'] = df['column_name'].coalesce(df['column_name'].notnull().astype(int))

请注意，`fillna` 仍然可用，但它可能不再是最推荐的方法，特别是在处理复杂的数据清洗场景时。