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并一一对应，请写出代码

我们可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 函数来填充缺失值，然后使用 `groupby` 和 `apply` 函数来根据城市字段进行分组，将每个城市的等级进行填充。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，将每个城市的等级进行填充
df['level'] = df.groupby('city')['level'].apply(lambda x: x.fillna(x.mode()[0]))

# 确保每个城市只有一个等级值
df.drop_duplicates(subset=['city'], inplace=True)

# 重置索引，并删除多余的列
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df.drop(['index'], axis=1, inplace=True)

这段代码的思路是，先根据城市字段进行分组，将每个城市的等级进行填充，然后去除重复的城市，最后重置索引并删除多余的列。这样就能够保证每个城市都有一个等级值，并且填充的等级值与城市一一对应。