我有一个pandas DataFrame，其中包含许多行和一列名为error_text的字符串，其中包含几个空值。我想根据这一列与另一列的相关性来填充这些缺失的数据。

mydf_example = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6,3],'b':[10,20,30,40,50,60,30],'c':['a','b','c','d','e','f','c'], 'error_text':[np.nan,'some_text','other_text',np.nan,'more_text','another_text',np.nan]})
mydf_example

    a   b   c   error_text
0   1   10  a   NaN
1   2   20  b   some_text
2   3   30  c   other_text
3   4   40  d   Nan
4   5   50  e   more_text
5   6   60  f   another_text
6   3   30  c   NaN

首先，我创建了一个sub_df，删除丢失的数据行：

mydf_example = mydf_example.dropna()
mydf_example

    a   b   c   error_text
1   2   20  b   some_text
2   3   30  c   other_text
4   5   50  e   more_text
5   6   60  f   another_text

然后我将error_text列转换为category并计算相关性：

mydf_example['error_text'] = mydf_example['error_text'].astype('category').cat.codes
mydf_example.corr()['error_text']

a            -0.989949
b            -0.989949
error_text    1.000000

我在想是否有一种方法可以基于其他列的数据填充error_text列中缺失的数据，例如，最后一行将填充“other_text”，因为其他值等于第2行。当然，在我的原始数据集中，相关性（或去相关性）不像示例中那样高，但我没有找到基于此信息设置值的方法。