如何用真值求解缺失值

问：

我想通过输入实际值来解决数据中的缺失值问题。我有一个 Suburb 列和一个 CouncilArea 列。Suburb 列中没有缺失值，而在 CouncilArea 列中，有许多缺失值。我想通过将缺失值与 Suburb 列中的值进行匹配，根据现有值在 CouncilArea 列中插入缺失值。

假设 Suburb 列中的某行的值为 Abbotsford，则 CouncilArea 列中的行值为 Yarra。我想通过在空行中插入 Yarra 的值来解决缺失值，其中 Suburb 列中的值是 Abbotsford。

图像

df['CouncilArea'] = df.groupby('Suburb')['CouncilArea'].transform(lambda x: x.fillna(x.mode().iloc[0] if not x.mode().empty else None))

以前，我使用上述语法，使用 groupby（'Suburb'）['CouncilArea'] 根据 'Suburb' 列中的唯一值对数据进行分组。然后，我将 transform 方法与 lambda 函数一起使用，使用每个“Suburb”组的模式填充“CouncilArea”列中的空值。如果该模式不可用，则空白值保持不变。但是发生错误。

我可以使用什么语法来解决我的问题？我希望有人能帮助我解决这个问题。