pythonimport pandas as pd# 读取销售数据表data = pd.read_csv('sales_data.csv')接下来，我们可以使用fillna()函数来填充缺失值。假设我们希望将缺失值填充为每个商品的平均销售量。可以使用以下代码实现：python# 计算每个商品的平均销售量mean_sales = data.groupby('商品')['销售量'].mean()# 填充缺失值data['销售量'] = data.groupby('商品')['销售量'].apply(lambda x: x.fillna(x.mean()))在上述代码中，首先我们使用groupby()函数按照商品进行分组，并计算每个商品的平均销售量。然后，我们使用apply()函数和lambda表达式来将每个组内的缺失值填充为该组的平均值。最后，我们将填充后的销售数据存储在data['销售量']列中。通过以上操作，我们成功地填充了销售数据表中组内的缺失值。这样，我们就可以继续进行后续的数据分析和建模工作了。填充组内的缺失值是数据处理过程中的一项重要任务，而在pandas中，我们可以使用fillna()函数来实现这一目标。通过分组和计算每个组的统计特征，我们可以灵活地填充缺失值，以便进行后续的数据分析和建模。在实际应用中，我们可以根据具体的需求和数据特点选择不同的填充方法和策略，以获得更准确和可靠的分析结果。