Pandas4.将“产品名称”列中的缺失值填充为合适的产品（可根据“相同的产品，其单价也相同”）；

在Pandas中处理数据时，如果你想要把"产品名称"列中的缺失值替换为其他已知产品的名称，你可以采取以下步骤：

1. 首先，你需要确定哪些产品有完整的信息并且它们的单价是一致的。这可以通过计算数据集中产品单价的平均值或使用众数（最常见的值）作为代表。

mean_price = df['单价'].mean() # 或者用 df['单价'].mode() 如果你想用最常出现的价格

2. 然后，你可以创建一个新的DataFrame或者Series，其中只包含那些具有完整信息的产品及其一致的单价。

complete_products = df[df['产品名称'].notna()]
consistent_prices = complete_products.groupby('产品名称')['单价'].agg(['mean', 'count']).reset_index()
consistent_prices = consistent_prices[consistent_prices['count'] == len(df)]  # 选择只有单一价格的产品

3. 最后，使用`fillna()`函数将缺失值替换为一致的产品名称，并以其相应的单价填充。

df['产品名称'].fillna(consistent_prices.loc[0, '产品名称'], inplace=True)  # 假设只有一个一致的产品
df['单价'].fillna(mean_price, inplace=True)  # 或者使用mean_price