用相对于Python中另一列的列模式填充缺失值答案

【问题标题】：Filling missing values with mode of column relative to another column in Python用相对于Python中另一列的列模式填充缺失值
【发布时间】：2018-04-07 02:26:05
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含 2 列 City_Type 和 Vehicle_Type 以及许多其他列。现在我在 Vehicle_Type 列中有一些缺失值，我需要根据 City_Type 使用 Vehicle_Type 的模式进行估算。首先，我需要编写一个 python 程序来获得以下输出。然后我需要根据以下输出填充 Vehicle_Type 字段中的缺失值。

City_Type    Vehicle_Type
Tier1        Sedans
Tier2        Hatchback
Tier3        SUV

【问题讨论】：

标签： python pandas scipy analytics pandas-groupby

【解决方案1】：

你可以在模式下使用 groupby 和 fillna

df.groupby('City_Type').Vehicle_Type.transform(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))

【讨论】：

它不起作用。也许我的问题需要更清楚。
它不起作用。也许我的问题需要更清楚。示例数据：Tier1 Sedan Tier2 SUV Tier3 Hatchback Tier1 Sedan Tier2 SUV Tier3 Hatchback Tier1 Tier2 Hatchback Tier3 Tier1 Sedan Tier2 Tier3 Sedan Tier1 Hatchback Tier2 SUV Tier3 SUV 我需要使用与 City_Type 相关的模式填充缺失值