python pandas dataframe：用条件平均值填充nans

我有以下数据框：

import numpy as np 
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data={'Cat' : ['A', 'A', 'A','B', 'B', 'A', 'B'],
                        'Vals' : [1, 2, 3, 4, 5, np.nan, np.nan]})

    Cat   Vals
0   A     1
1   A     2
2   A     3
3   B     4
4   B     5
5   A   NaN
6   B   NaN

我想要索引5 and 6根据“Cat”列填充“Vals”的条件平均值，即2 and 4.5

下面的代码工作正常：

means = df.groupby('Cat').Vals.mean()
for i in df[df.Vals.isnull()].index:
    df.loc[i, 'Vals'] = means[df.loc[i].Cat]

    Cat   Vals
0   A     1
1   A     2
2   A     3
3   B     4
4   B     5
5   A     2
6   B   4.5

但我正在寻找更好的东西，比如

df.Vals.fillna(df.Vals.mean(Conditionally to column 'Cat'))

编辑：我发现这个，短了一行，但我仍然不满意：

means = df.groupby('Cat').Vals.mean()
df.Vals = df.apply(lambda x: means[x.Cat] if pd.isnull(x.Vals) else x.Vals, axis=1)

我们希望“联合”Cat缺少 NaN 位置的值。 在 Pandas 中，此类关联始终通过索引完成。 所以很自然地设置Cat作为索引：

df = df.set_index(['Cat'])

一旦完成此操作，那么fillna按预期工作：

df['Vals'] = df['Vals'].fillna(means)

回来Cat到一列，你当然可以使用reset_index:

df = df.reset_index()

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
    {'Cat' : ['A', 'A', 'A','B', 'B', 'A', 'B'], 
     'Vals' : [1, 2, 3, 4, 5, np.nan, np.nan]})

means = df.groupby(['Cat'])['Vals'].mean()
df = df.set_index(['Cat'])
df['Vals'] = df['Vals'].fillna(means)
df = df.reset_index()
print(df)

yields

  Cat  Vals
0   A   1.0
1   A   2.0
2   A   3.0
3   B   4.0
4   B   5.0
5   A   2.0
6   B   4.5