Fehlende Zeilenwerte in pandas dataframe ausfüllen

Ich habe folgendes Dataframe und möchte fehlende Werte ausfüllen.

mukey hzdept_r hzdepb_r sandtotal_r silttotal_r 425897 0 61 425897 61 152 5.3 44.7 425911 0 30 30.1 54.9 425911 30 74 17.7 49.8 425911 74 84 

Ich möchte, dass jeder fehlende Wert der Durchschnitt von Werten ist, die dieser mukey entsprechen. In diesem Fall ist zB die erste Zeile fehlende Werte der Durchschnitt von sandtotal_r und silttotal_r entsprechend mukey == 425897. Pandas Fillna scheint nicht den Trick zu machen. Irgendeine Hilfe?

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Mit dem, was ich gerade gelernt habe ein paar Fragen unten ….

FYI, diese Lösung wird noch verlassen NaN's für alle 'Mukey's, die keine' sandtotal'r's oder 'silttotal'r's haben.

 import pandas as pd df = pd.read_clipboard() df1 = df.set_index('mukey') df1.fillna(df.groupby('mukey').mean(),inplace=True) df1.reset_index() mukey hzdept_r hzdepb_r sandtotal_r silttotal_r 0 425897 0 61 5.3 44.70 1 425897 61 152 5.3 44.70 2 425911 0 30 30.1 54.90 3 425911 30 74 17.7 49.80 4 425911 74 84 23.9 52.35 
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