我對 python 還是個新手，并不完全確定解決這個問題的方法。我有一個關(guān)于視頻游戲的數(shù)據(jù)框，其中包含重要的標題、平臺、全球銷售和發(fā)布日期。有一些條目缺少發(fā)布日期。如果條目的全球銷售價值也非 0，我想用平臺的平均發(fā)布日期替換缺失值。我不完全確定如何構(gòu)建它以便它提取適當?shù)钠骄?，無論我是否需要嵌套循環(huán)等。請告訴我我是否在正確的軌道上或者我可以做些什么來合并這個如果您需要任何說明，謝謝！    games.head()                        Name         Platform  Global_Sales Release_Date    0  Grand Theft Auto: San Andreas      PS2         20.81   2004-10-26    1             Grand Theft Auto V      PS3         20.30   2013-09-17    2             Grand Theft Auto V      PS4         18.46   2014-11-18    3    Grand Theft Auto: Vice City      PS2         16.15   2002-10-28    4             Grand Theft Auto V     X360         15.85   2013-09-17    games.info()    <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>    Int64Index: 28852 entries, 0 to 28851    Data columns (total 4 columns):    Name            28852 non-null object    Platform        28852 non-null category    Global_Sales    16025 non-null float64    Release_Date    27757 non-null datetime64[ns]    for date in games.Release_Date:      if pd.isnull(date) and games.Global_Sales !=0:        games.Release_Date = [mean Release_Year for appropriate Platform]我有另一個 df 的平均值：platform_means，取自拆分我的日期時間對象并找到我想要使用的平均年份值。    platform_means.head()      Platform      Release_Year      0      3DS       2012.282895           1       DC       2000.077778           2       DS       2007.654777           3       GB       1999.375000           4      GBA       2003.180401       所以這將是我想要的一個例子，希望它有所幫助。我可以使用 Release_Date 作為日期時間或 Release_Date，這是一個 int，具體取決于哪個更容易。我以前從未有過約會時間。從這樣的事情：    games.head()                                Name         Platform  Global_Sales Release_Date            0             A                       PS2         20.81   2004-10-26            1             B                       GBA         20.30   nan            2             C                       PS4         00.00   nan            3             D                       PS2           nan   nan            4             E                      X360         15.85   2013-09-17