为什么pandas fillna() inplace不适用于多个列？

pandas是一个流行的Python数据处理库，其中的fillna()函数用于填充缺失值。该函数有一个参数inplace，用于指定是否在原始数据上进行填充操作。然而，对于多个列来说，fillna()函数的inplace参数不适用的原因如下：

1. 原始数据的保护：多个列可能存在不同的缺失值情况，如果直接在原始数据上进行填充操作，可能会导致数据的不可逆性改变。为了保护原始数据的完整性和可追溯性，建议使用fillna()函数的返回值来创建新的数据副本进行填充操作。
2. 数据一致性：多个列之间可能存在依赖关系，如果直接在原始数据上进行填充操作，可能会导致填充值在不同列之间不一致，从而破坏数据的一致性。通过创建新的数据副本，可以确保填充值在所有列上的一致性。
3. 代码可读性和可维护性：使用inplace参数进行原地填充操作，可能会使代码变得复杂和难以理解。通过创建新的数据副本，可以使代码更加清晰、可读性更高，并且方便后续的维护和修改。

综上所述，尽管fillna()函数的inplace参数可以在单个列上进行原地填充操作，但对于多个列来说，为了保护原始数据、确保数据一致性以及提高代码可读性和可维护性，建议使用返回值创建新的数据副本进行填充操作。

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