即使在使用inplace=True之后，NaN ()也不会替换填充值

在使用inplace=True之后，NaN值仍然不会被替换为填充值。inplace=True是pandas库中DataFrame.fillna()方法的一个参数，用于指定是否在原始数据上进行就地修改。当inplace=True时，填充操作会直接在原始数据上进行，而不会返回一个新的副本。

NaN（Not a Number）是pandas中用于表示缺失值或无效值的特殊标记。在数据处理过程中，我们经常需要对缺失值进行填充，以便进行后续的分析和计算。fillna()方法可以用指定的填充值替换DataFrame中的NaN值。

然而，即使在使用inplace=True之后，NaN值仍然不会被替换为填充值。这是因为inplace=True只是修改了原始数据的副本，而不会影响原始数据本身。如果想要将填充值应用到原始数据上，需要将填充后的结果重新赋值给原始数据。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5]})

# 使用fillna()方法填充NaN值
df.fillna(0, inplace=True)

# 输出填充后的DataFrame
print(df)

输出结果为：

     A
0  1.0
1  2.0
2  0.0
3  4.0
4  5.0

在这个例子中，我们使用fillna()方法将NaN值替换为0，并将inplace参数设置为True。然而，即使设置了inplace=True，填充操作仍然没有直接修改原始数据，而是修改了df的副本。如果想要将填充值应用到原始数据上，可以使用以下代码：

df = df.fillna(0)

这样就会将填充后的结果赋值给原始数据df。