dfn.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)中pd.np.nan弃用了吗
时间: 2023-12-11 11:01:54 浏览: 91
是的,`pd.np.nan` 已经被标记为弃用的用法,建议使用 `np.nan` 来代替。这是因为在较早的 pandas 版本中,`pd.np.nan` 是一种常用的表示 NaN 值的方式,但是在更新的版本中,pandas 已经将其废弃,推荐使用 NumPy 库中的 `np.nan` 来代替。
因此,如果你使用的是较新版本的 pandas 库,建议使用以下代码来替代原代码:
```
import numpy as np
dfn.replace(0, np.nan, inplace=True)
```
这样不仅能实现替换的功能,也更符合 NumPy 库的使用习惯。
相关问题
dfn.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)
这条代码是可以正常运行的,因为它使用了 `pd.np.nan` 来表示 NaN 值,并将所有 DataFrame 中的 0 值替换为 NaN 值。但是,值得注意的是,`pd.np.nan` 已经被标记为弃用的用法,建议使用 `np.nan` 来代替。因此,更推荐使用以下代码来替代原代码:
```
import numpy as np
dfn.replace(0, np.nan, inplace=True)
```
这样既能实现替换的功能,也更符合 NumPy 库的使用习惯。
dfn.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)可以改为dfn.replace(0, np.nan, inplace=True)吗
可以,只要在代码开头导入了 NumPy 库,就可以直接使用 `np.nan` 替代 `pd.np.nan`。因此,可以将代码改为如下形式:
```
import numpy as np
dfn.replace(0, np.nan, inplace=True)
```
这样就可以使用 `np.nan` 来替换 DataFrame 中的所有 0 值,并将替换后的结果保存到原 DataFrame 中(由于 `inplace=True` 参数的指定)。
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