用变量值替换列中的空单元格

Question

我正在尝试通过使用名为 pandas 的 python 库（我认为）将名为“City”的列中的空单元格替换为同一列中最常见的值。

（此处使用 csv 文件）

这是我尝试过的，假设文件已被读取并可以编辑：

location = df['City'].mode()
basicdf = "df['City'].replace('',"+location+", inplace=True)"
basicdf

所以这里的逻辑是使用 .mode 给出连续出现频率最高的值并将该值放入变量“位置”

然后将该变量添加到第二行代码中。 （我根本不知道如何以正确的方式完成这一切。）

第二行代码似乎是将我想要的任何变量添加到这个 .replace 命令的唯一方法。

编辑：已经尝试过此代码，但最终也会在其他列中写入，除了“City”之外，这不是很好。

df['City'].replace('',np.nan,inplace=True)
df = df.fillna(df['City'].value_counts().index[0])

任何提示将不胜感激，主要是如何实现我想要做的事情（虽然不需要从头开始重新启动，因为我在使用 pandas 库的文件中有很多其他代码）和 如何在这些 pandas 命令中插入变量（如果可能的话）。

Answer 1

找到了答案，主要感谢 Pygirl，

df['City'].replace('',np.nan,inplace=True)
df['City'].fillna(df['City'].value_counts().index[0], inplace=True)

这些将首先用 NaN 替换空白或空单元格，然后使用所选列中最常见的值“填充”NaN，在本例中为“City”。