python将某值换成na,如何用python中的DataFrame列的模式替换NA值?

这篇博客探讨了在Python中如何用DataFrame列的模式替换缺失(NA)值的问题。作者尝试了多种方法,包括使用`apply`和`fillna`结合`mode()`函数,但这些方法并未成功。最终,通过指定`mode()`返回的Series的第一个元素来替换NA值,问题得到了解决。这在处理包含浮点型数据的特定列时特别有用。

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I'm completely new to Python (and this website) and am currently trying to replace NA values in specific dataframe columns with their mode. I've tried various methods which are not working. Please help me spot what I'm doing incorrectly:

Note: All the columns I'm working with are float64 types. All my codes run but when I check the null amount with df[cols_mode].isnull().sum() in the columns, it remains the same.

Method 1:

cols_mode = ['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']

df[cols_mode].apply(lambda x: x.fillna(x.mode, inplace=True))

I tried the Imputer method too but encountered the same result

Method 2:

for column in df[['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']]:

mode = df[column].mode()

df[column] = d

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