用pandas 处理runtime字段的缺失值，该字段有两个缺失值，具体要求如下： • 将id为370980的缺失值填充为98 • 将id为459488的缺失值填充为81

假设你的数据集是一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `runtime` 的列，你可以使用 Pandas 的 `loc` 方法和条件选择来填充缺失值。以下是代码示例：

# 将 id 为 370980 的缺失值填充为 98
df.loc[(df['id'] == 370980) & (df['runtime'].isnull()), 'runtime'] = 98

# 将 id 为 459488 的缺失值填充为 81
df.loc[(df['id'] == 459488) & (df['runtime'].isnull()), 'runtime'] = 81

首先使用 `loc` 方法选择每个 id，然后使用 `&` 运算符将两个条件组合在一起。其中，第一个条件是选择指定的 id，第二个条件是选择 `runtime` 列中的缺失值。然后，使用赋值语句将缺失值填充为指定的值。注意，这种方法只会填充指定 id 中的缺失值，而不是整个 `runtime` 列的缺失值。

相关问题

处理runtime字段的缺失值，该字段有两个缺失值，具体要求如下： • 将id为370980的缺失值填充为98 • 将id为459488的缺失值填充为81

假设你的数据集是一个名为 `df` 的 DataFrame，其中包含一个名为 `runtime` 的列，你可以使用 Pandas 的 `fillna()` 方法来填充缺失值。以下是代码示例：

# 将 id 为 370980 的缺失值填充为 98
df.loc[df['id'] == 370980, 'runtime'] = df.loc[df['id'] == 370980, 'runtime'].fillna(98)

# 将 id 为 459488 的缺失值填充为 81
df.loc[df['id'] == 459488, 'runtime'] = df.loc[df['id'] == 459488, 'runtime'].fillna(81)

首先使用 `loc` 方法选择每个 id，并在 `runtime` 列中使用 Pandas 的 `fillna()` 方法填充缺失值。注意，我们使用了两个不同的值来填充不同的 id 的缺失值。

pandas用众数填充缺失值

好的，您的问题是关于 Pandas 填充缺失值的方法，您可以使用 Pandas 的 fillna() 函数来填充缺失值，其中可以选择使用众数填充缺失值。具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个含有缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', None, 'e']})

# 使用众数填充缺失值
df.fillna(df.mode().iloc[0])

在上面的代码中，使用了 Pandas 的 mode() 函数来计算 DataFrame 中每一列的众数，然后使用 fillna() 函数将缺失值填充为众数。由于 mode() 函数返回的是一个 DataFrame，因此需要使用 iloc[0] 来获取每一列的众数。