如何通过从另一行获取来填充数据帧中的 Na 值

Question

我有带有以下列的数据框，“街道”，“州”，“国家”，“邮政编码” 和一些行中的 NaN 值。 此表达式 require_once dirname(__DIR__) . '/php_conf.php' 的结果为 df['Street'].isna().sum()，但此 31 为 df['State'].isna().sum()，与其余数据类推。 怎么可以看出“Street”列中Nan值的行数比其他列少。

我想按州、国家和邮政编码迭代所有数据框，如果我遇到 Nan 值，我会发现是否存在另一行具有相同的街道，并填充匹配的 zip/Country/State 值而不是 Nan 值街道。

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这是我的代码，但它不能正常工作。

Answer 1

最好使用 .fillna(value) 而不是 .isna()

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html