Pandas 无法在表格中填写空白值

我有一个数据帧

Gender

0女性
1名女性
2
3名女性
4名女性

带有带有一些na值的性别列，性别之间的分割为：

Male      5453
Female    4543
Name: Gender, dtype: int64

当尝试使用vale male填充缺失的值时，因为这是最常见的，请使用以下代码：

data['Gender'] = data['Gender'].fillna(data['Gender'].value_counts().idxmax)

我似乎得到了同样的价值观：

data['Gender'].value_counts()

Male                                                                                          5453
Female                                                                                        4543
<bound method Series.idxmax of Male      5453\nFemale    4543\nName: Gender, dtype: int64>       4
Name: Gender, dtype: int64

结果是错误的

然后，当我尝试将数据类型更改为类别时：

data['Gender'] = data['Gender'].astype('category')

我得到这个错误：

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

---

正如Tserenjamts已经说过的，发生这种情况的最可能原因是您要填充的值不是NaN，而是一个空字符串。此外，代码中还有一个错误，因此代码不会用最频繁的值填充NaN，而是填充idmax对象

请尝试以下操作以修复错误：

data['Gender'].replace('',np.NaN).fillna(data['Gender'].value_counts().idxmax())

---

也许这不是Nan而是空字符串如何工作

data['Gender']=data['Gender'].fillna（data['Gender'].value_counts（）.idxmax（））

-在

idxmax

之后添加了

（）

？

data['Gender'].replace('',np.NaN).fillna(data['Gender'].value_counts().idxmax())