{'Country': 'USA', 'Age': '52', 'Sal': '12345', 'OnWork': 'No'}
{'Country': 'UK', 'Age': '23', 'Sal': '1142', 'OnWork': 'Yes'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '25', 'Sal': '4456', 'OnWork': 'No'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '25', 'Sal': '4456', 'OnWork': 'No'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '?', 'Sal': '2345', 'OnWork': 'Yes'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '25', 'Sal': '3342', 'OnWork': 'Yes'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '25', 'Sal': '3452', 'OnWork': 'No'}
{'Country': 'MAL', 'Age': '?', 'Sal': '3562', 'OnWork': 'No'}

在这里，我必须根据“OnWork”值替换缺失的平均值。是组及其平均值转到第 5 行年龄。组号及其值应位于最后一行。

df = pd.read_csv("Mycal.csv", na_values = missing_values, nrows=50)

查找并替换平均值（这是有效的）

df["F8"].fillna(df['F8'].mean(), inplace=True)

在这里我可以找到平均值，但是我无法替换它。

df[df["Class"]=="Yes"]["F8"].mean()

我期望“是”值应分组并填充缺失值“平均值”，以填充“否”相同的值。请帮我解决这个问题

Use mask https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.mask.html and fillna https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html as:

df['Age'] = df['Age'].mask(df['Age'].eq('?'), np.nan).astype(float)
df['Age'] = (df['Age'].fillna(df.groupby('OnWork')['Age'].transform(np.nanmean))
                      .astype(int))

print(df)
  Country  Age    Sal OnWork
0     USA   52  12345     No
1      UK   23   1142    Yes
2     MAL   25   4456     No
3     MAL   25   4456     No
4     MAL   24   2345    Yes
5     MAL   25   3342    Yes
6     MAL   25   3452     No
7     MAL   31   3562     No

如果您想一次替换多个列值，请使用：

df = df.fillna(df.groupby('OnWork').transform('mean'))