对于缺失值在20%以上的具有时间特征的数据，例如数据的index为4到9月的每一天，数据的column的350种物品品类、日期以及对应物品所在日期的销售量，对于这样的特殊类型的数据除了线性插补我采用什么样的填补缺失值的方法比较合适，请你给出我具体的python代码实现

处理这类大量缺失值并且具有时间序列特性的数据集，可以考虑使用时间序列分析中的填充技术，如向前填充（前向填充，即用上一个非缺失值填充当前缺失值）、向后填充（后向填充，即用下一个非缺失值填充当前缺失值），或者是利用历史数据的趋势和季节性进行预测后再填充。针对Python，你可以使用Pandas库来操作。

这里假设我们使用的是`pandas`库和`statsmodels`库中的ARIMA模型（用于时间序列预测）来填充缺失值。以下是简单的代码示例：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 假设df是你的DataFrame，其中sales_data列是销售量数据
df = df.set_index('date') # 设置日期作为索引

# 前向填充和后向填充
def fill_missing_values(df, column='sales_data'):
    df[column] = df[column].fillna(method='ffill', limit=1)  # 前向填充
    df[column] = df[column].fillna(method='bfill', limit=1)  # 后向填充
    return df

# 如果你想尝试预测并填充，先对数据进行预处理
df_filled = fill_missing_values(df)

# 使用ARIMA模型进行预测（这里仅作示例，需要调整参数）
model = ARIMA(df_filled['sales_data'], order=(5, 1, 0))  # 参数选择需根据数据特性
model_fit = model.fit(disp=0)
forecasted_sales = model_fit.forecast(steps=len(df))[0]

# 将预测结果填充回原始数据
df_filled = df_filled.combine_first(forecasted_sales.to_frame(name=df_filled.columns[0]))

# 可能的情况：如果数据存在明显的趋势或季节性，上述方法可能不够理想，可以尝试其他时间序列预测模型，如Prophet或Facebook's PyTorch TimeSeries Forecasting Library (TSF).