Diferença entre interpolar () e fillna () em pandas

Como o método interpolar e fillna faz o mesmo trabalho de preencher um valor. Qual é a diferença básica entre os dois. Qual é o significado de ter esses dois métodos diferentes? Alguém pode me explicar em termos leigos. Eu já visitei a documentação oficial e queria saber a diferença

— Sid_K
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fillnapreenche os NaNvalores com um determinado número pelo qual você deseja substituir. Ele oferece a opção de preencher de acordo com o índice de linhas de pd.DataFrameou no nome das colunas na forma de um python dict.

Mas interpolateé um deus no preenchimento. Ele oferece a flexibilidade de preencher os valores ausentes com muitos tipos de interpolações entre os valores como linear (que fillnanão fornece) no exemplo fornecido abaixo e muitas outras interpolações possíveis. Por exemplo

>> 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

A documentação do Pandas sobre fillna e interpolar é muito clara sobre isso.

— Kiritee Gak
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Entendido. Suponha que, se eu quiser preencher apenas alguns valores específicos (podem estar dentro ou fora do intervalo), isso também pode ser feito usando interpolação. Certo ?

— 23417 Sid_K

É preenchendo com valores específicos ou preenchendo valores específicos como nas células de um DataFrame?

— Kiritee Gak

preenchendo valores específicos na célula a apenas alguns locais específicos, mas em um momento muitos valores devem ser preenchidos ou em alguma faixa

— Sid_K