我在一个column1中有许多定性变量，在另一列中有对应的定性值，这些值具有空白值。我想用第1列中每个定性变量的MODE值替换空格，例如，如果我在第1列中具有诸如会计，工程师，经理等变量，并且如果我拥有学士学位作为MODE的会计专业，那么我拥有在第2栏的工程师中，我想用学士和硕士的正确替换核心的空白。如何在熊猫中实现这一目标？
最佳答案
df.loc [df [“ columnname”] == 0，“ columnname”] = np.nan
df [“ columnname”] = df.groupby（“ groupbycolumnname”）。columnname.transform（lambda x：x.fillna（x.mode（）））
关于python - 在 Pandas 中用模式过滤和填充Nan，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/54741230/