如何替换数据中的缺失值？答案

【问题标题】：How to replace missing values in data?如何替换数据中的缺失值？
【发布时间】：2020-05-25 01:55:14
【问题描述】：

上图是我目前正在处理的数据的一部分，fips 列中的一些数据丢失了。我正在尝试使用其他列中的信息替换缺失值。我想编写一个代码，如果缺少 fips 值，那么它将尝试将县和州详细信息与其他行进行匹配，如果匹配，则使用该行中的 fips 代码来填充缺失的值。有可能吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你可以试试这个吗？ df.groupby(['state', 'county'])['fips'].apply(lambda x : x.bfill().ffill()))

我假设每个州 + 县的 fips 值是唯一的

【讨论】：

它替换了缺失的值，但其中一些不正确，因为它填充了上一行或下一行的值，而不匹配州和县。有没有其他办法？
你能告诉我这是否返回任何数据吗？ df.groupby(['state', 'county'])['fips'].filter(lambda x: (x.nunique() > 1).any())还要确保fips的数据类型是float，df['fips'] = pd.to_numeric(df['fips'])
fips的数据类型是float。提到的代码没有返回任何值。它显示 AttributeError: 'bool' object has no attribute 'any'。
它仍然显示错误。 (TypeError: 'numpy.bool_' object is not iterable) 一对州和县具有唯一值。例如，所有 Snohomish + Washington 的 fips 代码为 53061，而 Spokane + Washington 的 fips 代码为 53063，依此类推。
如果它是唯一的，那么在您执行df.groupby(['state', 'county']) 之后，每组州和县将只有一个值。代码所做的就是为 na 填充该值，您能否将结果发布到您得到不正确值的地方？也许发布您认为结果不正确的实例/组的示例数据将更有助于排除故障。还有你用的是什么版本的熊猫？