熊猫用相似的群体数据填充缺失的细胞

Question

我正在尝试用其他字段中的数据填充缺失的数据，例如，我有一个表：

Brand   Model   Make
Toyota  Corolla Japan
Toyota  Crescida    Japan
Toyota  Land Cruiser    
Ford    Escape  America
Ford    Explorer    America
Ford    Edge    
Ford    Focus   

我从其他方面知道丰田来自日本，福特来自美国。我如何在Pandas中做到这一点，以便给我以下信息？

Brand   Model   Make
Toyota  Corolla Japan
Toyota  Crescida    Japan
Toyota  Land Cruiser    Japan
Ford    Escape  America
Ford    Explorer    America
Ford    Edge    America
Ford    Focus   America

Answer 1

您可以使用df=df1[['Brand','Make']].groupby(['Brand']).agg(lambda x:x.value_counts().index[0]).reset_index()来获取基于Brand的make列的常见事件。之后，您可以使用以下代码

for index,value in enumerate(df1['Make']):
if value==None:
brand=df1['Brand'][index]
df1['Make'][index]=df['Make'][df['Brand']==brand].to_list()[0]

Answer 2

我能够通过两个步骤解决它：

1. 创建了另一个df：df2=pd.DataFrame(df.groupby('Brand'(['Make'].first(((

2. 查找Make from df2以填充原始df:df['Make']=df.Brand.apply(lambda x:df2[df2['Brand']=x]['Make'](

   品牌模型品牌0丰田卡罗拉日本1丰田Crescida日本2丰田普拉多日本