Diferencia entre interpolar () y fillna () en pandas

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Dado que el método interpolar y llenar hace el mismo trabajo de llenar valores n. ¿Cuál es la diferencia básica entre los dos? ¿Cuál es el significado de tener estos dos métodos diferentes? ¿Alguien puede explicarme en términos simples? Ya visité la documentación oficial y quería saber la diferencia.

python bigdata pandas jupyter Sid_K
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Respuestas:

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fillnallena los NaNvalores con un número dado con el que desea sustituir. Le da la opción de llenar de acuerdo con el índice de filas de ao pd.DataFrameen el nombre de las columnas en forma de python dict.

Pero interpolatees un dios en el relleno. Le brinda la flexibilidad de completar los valores faltantes con muchos tipos de interpolaciones entre los valores como lineal (que fillnano proporciona) en el ejemplo proporcionado a continuación y muchas más interpolaciones posibles. Por ejemplo

>> import pandas as pd, numpy as np
>> df = pd.Series([1, np.nan, np.nan, 3])
>> df.interpolate()
0    1.000000
1    1.666667
2    2.333333
3    3.000000
dtype: float64

La documentación de los pandas sobre fillna e interpolar es muy clara al respecto.

Kiritee Gak
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Entendido. Supongamos que si quiero completar solo algunos valores específicos (pueden estar dentro del rango o sin rango), eso también se puede hacer mediante interpolación. Derecha ?
Sid_K
¿Se está completando con valores específicos o llenando valores específicos como en las celdas de un DataFrame?
Kiritee Gak
llenar valores específicos en la celda a sólo algunos lugares particulares, pero a la vez muchos valores deben rellenarse o en algún rango
Sid_K