dfn.replace(0, pd.np.nan, inplace=True)中pd.np.nan弃用了吗

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。

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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）。