如何基于Python中的另一个表填充Nan值?

如何基于Python中的另一个表填充Nan值?,python,pandas,Python,Pandas,我有一个表,在“评级”中有很多Nan值: 类别评级 A 3.4 C Nan B 4.0 阿南 A 3.5 B Nan C4.0 阿南 ... ... 然后,我计算Python中每个类别的平均值,并创建另一个表: 类别平均评级 A 4.3 B 3.9 C 3.2 如何根据“类别”将该平均值填入第一个表中?我们可以进行转换创建平均值和fillna df.Rating.fillna(df.groupby('Category').Rating.transform('mean'),inp

我有一个表,在“评级”中有很多Nan值:

类别评级
A 3.4
C Nan
B 4.0
阿南
A 3.5
B Nan
C4.0
阿南
... ...

然后,我计算Python中每个类别的平均值,并创建另一个表:

类别平均评级
A 4.3
B 3.9
C 3.2


如何根据“类别”将该平均值填入第一个表中?

我们可以进行
转换
创建
平均值
fillna

df.Rating.fillna(df.groupby('Category').Rating.transform('mean'),inplace=True)
df
  Category  Rating
0        A    3.40
1        C    4.00
2        B    4.00
3        A    3.45
4        A    3.50
5        B    4.00
6        C    4.00
7        A    3.45

在这种情况下,
combine\u first
不起作用吗?我试过了,但没能成功。