如何在Python中用DataFrame列的模式替换NA值？

我对 Python（和这个网站）完全陌生，目前正在尝试用它们的模式替换特定数据帧列中的 NA 值。我尝试过各种方法都不起作用。请帮助我发现我做错了什么：

注意：我正在使用的所有列都是float64类型。我的所有代码都运行，但是当我检查空金额时df[cols_mode].isnull().sum()在列中，它保持不变。

方法一：

cols_mode = ['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']

df[cols_mode].apply(lambda x: x.fillna(x.mode, inplace=True))

我也尝试了Imputer方法但遇到了相同的结果

方法二：

for column in df[['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']]:
    mode = df[column].mode()
    df[column] = df[column].fillna(mode)

方法三：

df['race'].fillna(df.race.mode(), inplace=True)
df['goal'].fillna(df.goal.mode(), inplace=True)
df['date'].fillna(df.date.mode(), inplace=True)
df['go_out'].fillna(df.go_out.mode(), inplace=True)
df['career_c'].fillna(df.career_c.mode(), inplace=True)

方法四：我的方法越来越成为手动过程，最后这个有效：

df['race'].fillna(2.0, inplace=True)
df['goal'].fillna(1.0, inplace=True)
df['date'].fillna(6.0, inplace=True)
df['go_out'].fillna(2.0, inplace=True)
df['career_c'].fillna(2.0, inplace=True) 

mode返回一个系列，因此您仍然需要在替换之前访问所需的行NaNDataFrame 中的值。

for column in ['race', 'goal', 'date', 'go_out', 'career_c']:
    df[column].fillna(df[column].mode()[0], inplace=True)

如果要将其应用到 DataFrame 的所有列，则：

for column in df.columns:
    df[column].fillna(df[column].mode()[0], inplace=True)