如何使用 fillna() 函数在 python 中填充 NA/Null 分类变量

Question

我有一个数据集，其中包含一些分类变量，但它们缺少一些（NA/Null）。我想用该列的模式填充这些 NA/Null。我厌倦了以下事情，但这不起作用

MD=Data['Gender'].mode()
Data['Gender'].fillna(value=MD,inplace=True)


MD=Data['Married'].mode()
Data['Married'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Dependents'].mode()
Data['Dependents'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Self_Employed'].mode()
Data['Self_Employed'].fillna(value=MD,inplace=True)

MD=Data['Credit_History'].mode()
Data['Credit_History'].fillna(value=MD,inplace=True)

Gender                26
Married                6
Dependents            30
Education              0
Self_Employed         64
ApplicantIncome        0
CoapplicantIncome      0
LoanAmount             0
Loan_Amount_Term       0
Credit_History       100
Property_Area          0
Loan_Status            0

仍然显示缺失值。

Answer 1

尝试这个：

Data['Married'].fillna(Data['Married'].mode(), inplace=True)

或者试试这个：

Data['Married'].fillna(Data['Married'].value_counts().index[0], inplace=True)

确保分类变量的 dtype 是对象或类别。