使用fillna后未保存的更改

是指在使用fillna函数填充缺失值后，如果没有将更改保存到原始数据中，那么这些更改将不会被永久性地应用到数据集中。

fillna是一种数据处理方法，用于将缺失值（NaN）替换为指定的数值或插值方法。它可以用于处理数据集中存在的缺失值，以确保数据的完整性和准确性。在使用fillna函数进行缺失值填充时，需要注意是否将更改保存到原始数据中。

在某些情况下，我们可能只是想临时填充缺失值以便进行后续的分析或计算，而不需要永久保存更改。在这种情况下，可以在使用fillna函数时不设置inplace参数或设置为False，这样填充的结果将不会保存到原始数据集中。

然而，如果我们想要永久性地将填充的结果保存到原始数据中，那么需要设置inplace参数为True或将填充结果赋值给原始数据集。例如，可以使用以下方式将填充结果保存到原始数据中：

data.fillna(value, inplace=True)

其中，value是要用于填充的数值或插值方法。

需要注意的是，对于大型数据集或内存受限的情况，尽量避免使用inplace=True，因为它会直接在原始数据上进行修改，可能会占用较大的内存。

总结一下，使用fillna函数填充缺失值后，如果想要永久保存更改，需要设置inplace参数为True或将填充结果赋值给原始数据集。如果不需要保存更改，可以不设置inplace参数或设置为False。在使用fillna函数时，可以根据具体需求选择合适的方式处理未保存的更改。

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