def fillna(self, fill_value): if cudf.utils.utils.isnat(fill_value): return _fillna_natwise(self) if is_scalar(fill_value): if not isinstance(fill_value, cudf.Scalar): fill_value = cudf.Scalar(fill_value, dtype=self.dtype) else: fill_value = column.as_column(fill_value, nan_as_null=False) result = libcudf.replace.replace_nulls(self, fill_value) return result
def fillna(self, fill_value=None, method=None): if fill_value is not None: if cudf.utils.utils.isnat(fill_value): return _fillna_natwise(self) if is_scalar(fill_value): if not isinstance(fill_value, cudf.Scalar): fill_value = cudf.Scalar(fill_value, dtype=self.dtype) else: fill_value = column.as_column(fill_value, nan_as_null=False) return super().fillna(fill_value, method)
def fillna(self, fill_value): if cudf.utils.utils.isnat(fill_value): return _fillna_natwise(self) col = self if is_scalar(fill_value): if isinstance(fill_value, np.timedelta64): dtype = determine_out_dtype(self.dtype, fill_value.dtype) fill_value = fill_value.astype(dtype) col = col.astype(dtype) if not isinstance(fill_value, cudf.Scalar): fill_value = cudf.Scalar(fill_value, dtype=dtype) else: fill_value = column.as_column(fill_value, nan_as_null=False) result = libcudf.replace.replace_nulls(col, fill_value) return result
def fillna(self, fill_value=None, method=None): if fill_value is not None: if cudf.utils.utils.isnat(fill_value): return _fillna_natwise(self) col = self if is_scalar(fill_value): if isinstance(fill_value, np.timedelta64): dtype = determine_out_dtype(self.dtype, fill_value.dtype) fill_value = fill_value.astype(dtype) col = col.astype(dtype) if not isinstance(fill_value, cudf.Scalar): fill_value = cudf.Scalar(fill_value, dtype=dtype) else: fill_value = column.as_column(fill_value, nan_as_null=False) return ColumnBase.fillna(col, fill_value) else: return super().fillna(method=method)