这是我拥有的数据框的一部分：
Title | Age
------+--------
Mr. | 30
Mr. | NaN
Mr. | 32
Mrs. | 28
Mrs. | 16
Mr. | 34
Mrs. | NaN
编辑：我添加了最后一行，以澄清问题
我要估算NaN（第二行和最后一行），对于第二行，它应该使用其他“先生”的均值。在数据框中，因此在这种情况下应为32，在最后一行应使用其他“夫人”的平均值，因此应为22
计算均值就像做一样容易
value = df.loc[df["Title"] == "Mr."]["Age"].mean()
所以我写了一个叫做agefun的函数：
def agefun(df, t):
return df.loc[df["Title"] == t]["Age"].mean()
现在，它如何工作，如何将这个函数与fillna（）函数一起使用？我想要类似的东西：
df['Age'].fillna(agefun(df, this_row_title))
但是，当然这是行不通的，我不知道如何告诉函数我喜欢该特定行中Title对应的值。
如何执行呢？
变换保持与数据帧中原始序列相同的形状。
df['Age'] = df.groupby('Title').transform(lambda group: group.fillna(group.mean()))
>>> df
Title Age
0 Mr. 30
1 Mr. 32 # (30 + 32 + 34) / 3 = 32
2 Mr. 32
3 Mrs. 28
4 Mrs. 16
5 Mr. 34
在上面的示例中，它NaN通过计算组的平均值（即，其中Titleis为的所有行的平均值）使除第二行填充的第二行中的一个值之外的所有值保持不变Mr.。
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