使用 Pandas 中的函数替换列中的 NaN 时遇到索引越界错误

Question

我正在尝试使用以下函数替换 NAN 值，但我得到的索引超出界限错误。这是我的示例数据框。它有列（日期、中心名称、商品名称、价格、年份）。我正在尝试根据相应的年份和中心名称列使用价格的 MODE() 替换价格列缺失值。例如，对于 1997 年和 Centre_Name='SHIMLA'，我使用下面的代码来替换 Price 列的缺失值并且它正在工作。data.loc[(data['Year']==1997)&(data['Centre_Name']=='SHIMLA')&(data['Price'].isnull()),'Price']=data.loc[(data['Year']==1997)&(data['Centre_Name']=='SHIMLA'),'Price'].mode()[0]但是下面的功能不起作用。请帮忙year_list=list(data['Year'].unique())for each_year in year_list:    city_list=list(data[data['Year']==each_year]['Centre_Name'].unique())    for each_city in city_list:        data.loc[(data['Year']==each_year)&(data['Centre_Name']==each_city)&(data['Price'].isnull()),'Price']=data.loc[(data['Year']==each_year)&(data['Centre_Name']==each_city),'Price'].mode()[0]

Answer 1

在第二个脚本中替换data.iloc为data.loc