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使用Python Pandas，可以对数据进行分组，计算平均值并填充缺失值(NaN)。

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简介：
Python能够通过指定某一列的关键字来进行数据分组，并同时计算各列数据的平均值，随后将该平均值用于填充分组后的该分类列中存在的缺失值（NaN）。DataFrame数据格式采用fillna方法来实现分组和填充操作。具体而言，首先根据industryName1这一列进行筛选，从而提取出对应的业绩数据；接着，筛选出具有相同行业的Series对象；然后，利用fillna函数计算并填充平均值mean，最终将结果追加到一个新的DataFrame中。最后，通过循环遍历每个行业名称，重复执行上述2、3、4步骤，从而完成整个分组和填充流程。该过程依赖于factordataDataFrame和industrysSeries的数据存储形式。

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