Python 如何填充与另一列上的另一个观测值位于同一行的列的某些单元格？

我基本上有一列带有邮政编码，另一列带有邻居，我在邮政编码列上有一些空值要填充。所以首先我找到了丢失的邮政编码对应的街区。其次，我找到了那个街区最常见的邮政编码

下面是邻居X的一些邮政编码。这个特定邻居的模式是，比方说Y。我试图做的是，在邻居列下有邻居X的行，填充相应的邮政编码列，其中值为空

这是邻里X的模式。它返回实际模式（BS8）和包含邻里X所有邮政编码的完整列表

 <bound method Series.mode of 25      BS8 

    1904    BS1 
    1919    BS8 
    2070    BS1 
    2083    BS1 
    2099     NaN
    2105    BS1 
    2228     NaN
    2256    BS1 
    2265    BS8 
    2285    BS8 
    2298    BS8

如果HH最常见的邮政编码是，比方说Z，如果要填写相应的邮政编码，如下所示：

neighbourhood      Postcode
    WH                 BS9 
    SB                 BS9 
    HF                 BS9 
    WH                 BS9 
    WH                 BS9 
    SB                 BS9 
    HH                 Z
    SGTH               nan

在网上查看后，我尝试了下面的代码，但没有成功

airbnb.postcode = airbnb.apply( 
        lambda row: "BS8 " if (airbnb.neighbourhood=="HH" & airbnb.postcode== np.NaN) else row.postcode )

---

使用

np。选择

数据：

第一个数据帧是什么？@anky_91它不工作。。。它返回以下错误：TypeError:无法将dtyped[object]数组与[bool]类型的标量进行比较我以前尝试过类似的方法，但没有luck@Chris第一件事只是某个国家邮政编码列表的一部分neighbourhood@J.Doe如果您想进一步了解infonp，请看下面的示例。在哪里也可以使用infonp，不敢相信我和np.nan一起忽略了isnap@J.Doe还要注意，对于
nan
您不能使用
=
，因为
np.nan！=np.nan
airbnb.postcode = airbnb.apply( 
        lambda row: "BS8 " if (airbnb.neighbourhood=="HH" & airbnb.postcode== np.NaN) else row.postcode )

# df2:
#       neighbourhood Postcode
#     0            WH      BS9
#     1            SB      BS9
#     2            HF      BS9
#     3            WH      BS9
#     4            WH      BS9
#     5            SB      BS9
#     6            HH      BS8
#     7          SGTH      NaN

conditions = [
    ((df2['neighbourhood'] == 'HH') & (df2['Postcode'].isna())),
]

choices = [
    'BS8'
]

df2['Postcode'] = np.select(conditions, choices, df2['Postcode'])

  neighbourhood Postcode
0            WH      BS9
1            SB      BS9
2            HF      BS9
3            WH      BS9
4            WH      BS9
5            SB      BS9
6            HH      BS8
7          SGTH      NaN