现有df,有城市和城市等级两个字段，城市等级字段有缺失值，现需要提取出城市等级的缺失值，并显示对应的城市，请写一段代码

好的，根据您的需求，可以使用 Pandas 库中的 isna() 方法来判断城市等级是否为缺失值，然后使用 loc[] 方法来定位缺失值所在的行，最后使用 iloc[] 方法来获取对应的城市名。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 假设城市和城市等级信息存储在一个名为 df 的 DataFrame 中
# df 中包含两列：'城市' 和 '城市等级'
# 缺失值用 NaN 表示

# 判断城市等级是否为缺失值
missing_levels = df.loc[df['城市等级'].isna()]

# 获取缺失值对应的城市名
missing_cities = missing_levels['城市']

# 打印结果
print(missing_cities)

这段代码会输出所有城市等级为缺失值的城市名。注意，这段代码仅供参考，具体实现可能需要根据您的数据结构和需求进行调整。

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现有df,有城市和城市等级两个字段，城市等级字段有缺失值，先需要提取出城市等级为空的数据，请写出代码

我们可以使用 Pandas 库中的 `isnull()` 函数来判断城市等级是否为空，然后使用布尔索引来筛选出城市等级为空的数据。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出城市等级为空的数据
null_level_data = df[df['level'].isnull()]

# 显示结果
print(null_level_data)

这段代码的思路是，先读取数据，然后使用 `isnull()` 函数判断城市等级是否为空，得到一个布尔索引，然后将该索引作为行索引传入数据框中，最后得到城市等级为空的数据。

现有df,有城市和城市等级两个字段，城市等级字段有缺失值，现在需要根据城市字段填充城市等级字段的缺失值，请写出代码

假设城市等级的字段名为 `level`，城市的字段名为 `city`，可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 函数来填充缺失值。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 根据城市字段进行分组，计算每个城市等级的众数
mode = df.groupby('city')['level'].apply(lambda x: x.mode()[0]).reset_index()

# 将众数合并回原始数据
df = pd.merge(df, mode, on='city', how='left', suffixes=('', '_mode'))

# 使用众数填充缺失值
df['level'].fillna(df['level_mode'], inplace=True)

# 删除多余的列
df.drop('level_mode', axis=1, inplace=True)

这段代码的思路是，先根据城市字段进行分组，计算每个城市等级的众数，再将众数合并回原始数据中，最后使用众数填充缺失值。