# 将df按照‘key’列进行分组，求每组数据每列的均值，并用transform方法将每行数据填充为所属分组每列的均值

在Pandas中，如果你想要按照'key'列对DataFrame `df` 进行分组，并计算每个分组内每列的平均值（均值），然后使用`transform`方法将每个数据点替换为其所在分组的相应列均值，你可以这么做：

group_means = df.groupby('key').mean()
transform_df = df.transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))

首先，`groupby('key')`创建了一个GroupBy对象，然后`.mean()`应用于这个对象，得到一个新的DataFrame `group_means`，其中每一行都是'key'对应的分组的均值。

接下来，`transform(lambda x: x.fillna(x.mean()))`将原始DataFrame `df` 通过一个匿名函数传递给`transform`方法。在这个匿名函数里，`fillna`函数将缺失值替换为其所在列的平均值，也就是`x.mean()`。这意味着对于每个非空值，其所在的行会被填充为其所在分组的均值；而缺失值则直接用该列的平均值填充。

这样，`transform_df`就得到了一个新的DataFrame，其中的数据已经被转换为所属分组的每列均值。